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拍拍贷风控建模实战:Python全流程实现LightGBM单模型与Bagging集成
包含3万条训练样本和2万条测试样本的拍拍贷初赛脱敏数据集,覆盖用户基础属性、加工特征及网络行为原始字段,标签为信用违约结果。项目提供完整Python建模流程:从数据读取(data_input.ipynb)、探索性分析与清洗(data_EDA_clean.ipynb)、特征工程(feature_processing.ipynb)、特征筛选(feature_select.ipynb),到单LightGBM模型构建(single_lightgbm_model.ipynb)及Bagging集成优化(model_bagging_lightgbm.ipynb)。配套核心代码core_card.py支持评分卡逻辑封装,项目报告(魔镜杯拍拍贷风控模型_项目报告.docx)梳理关键步骤与指标表现,README.md和LICENSE明确使用规范。所有notebook均基于Jupyter环境可直接运行,适合作为风控算法课程设计或算法竞赛复现参考。
Microsaccade-Toolbox-in-Python:一种基于Engbert等人提出的算法的python中提取微扫视的python实现。 (2015年)
Microsaccade-Python中的工具箱 一种基于Engbert等人提出的算法的python中提取微扫视的python实现。 (2006)。 分别为左眼和右眼提取微扫视,然后通过左右结果上的时间重叠标准检测双眼微扫视。 根据用户定义的振幅,持续时间和峰值速度标准对单眼微扫视进行过滤。 根据主序列上的RANSAC线性回归,对剩余的候选对象应用第二个过滤步骤,并将基于此删除所有异常值。 入门 所有主要功能都在“ functions.ipyn”文件中定义,笔记本文件“ Microsaccade Toolbox for Python.ipynb”包含您可以使用此工具箱执行的操作的示例。 要求 您需要python 3.7和一些必要的库。 正在安装 Mac的安装说明(与Windows相似): 从 Mac下载并安装python 3.6.x: 打开终端(在\ Applications \ U
项目02基于Python的算法函数创建.ipynb
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【CNN-BiLSTM-attention】基于高斯混合模型聚类的风电场短期功率预测方法(Python&matlab代码实现)
内容概要:本文提出了一种基于高斯混合模型(GMM)聚类的风电场短期功率预测方法,结合CNN-BiLSTM-Attention深度学习模型,实现对风电功率的高精度预测。首先利用GMM对风电历史运行数据进行工况聚类,识别出不同的运行状态(如稳态、波动、突变等),进而针对每一类工况分别构建专用的CNN-BiLSTM-Attention预测模型。该模型中,卷积神经网络(CNN)用于提取输入特征的局部空间模式,双向长短期记忆网络(BiLSTM)捕捉时间序列的前后向时序依赖关系,注意力(Attention)机制则动态调整关键时间步的权重,强化重要信息的表征能力,有效提升了模型在复杂多变气象条件下的适应性与预测精度。研究涵盖了数据预处理、特征工程、模型架构设计、多场景仿真实验及性能对比分析,并通过Python与Matlab平台完成了算法实现与验证,结果表明所提方法在多种典型工况下均显著优于传统单一模型预测方案。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,熟悉时间序列预测任务,从事新能源发电预测、电力系统调度、智能算法开发或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电场实际运行中的短期功率预测系统,提升预测精度以支持电网稳定调度与电力市场交易;②为处理具有强非平稳性和多模态特性的复杂时序预测问题(如光伏、负荷预测)提供可复用的技术框架;③通过代码复现深入掌握CNN、BiLSTM与Attention机制的融合建模方法及其在实际工程中的调优策略。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python与Matlab代码进行实践操作,重点关注GMM聚类结果与预测模型之间的映射关系,以及多模型联合预测的集成逻辑,同时深入理解Attention机制在时序特征加权中的作用,以全面掌握该方法的技术细节与工程应用价值。
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正常来说在jupyter notebook 中只能调用.py文件,要想要调用jupyter notebook自己的文件会报错。 Jupyter Notebook官网介绍了一种简单的方法: http://jupyter-notebook.readthedocs.io/en/latest/examples/Notebook/Importing Notebooks.html 添加jupyter notebook解析文件 首先,创建一个python文件,例如Ipynb_importer.py,代码如下: import io, os,sys,types from IPython import g
network_submission2:网络分析提交2
网络分析提交2 这是对18和19世纪日志的分析。 要运行代码,请将名为“ logbooks.csv”的相应文件( )添加到数据目录中,然后运行“ python analysis.py”。 .ipynb是相同的,但提供了逐步了解操作的机会。
深度学习图像识别算法研究
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深度学习文献11篇,个人汇编
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Environmental_Engineer_Salary:环境工程师薪酬预测项目回购
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