机器学习算法之逻辑回归 来源： https://www.biaodianfu.com 逻辑回归算法的名字里虽然带有“回归”二字，但实际上逻辑回归算法是用来解决分类问题的。简单来说， 逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。比如某用户购买某商品的可能性，某病人患有某种疾病的可能性，以及某广告被用户点击的可能性等。 注意，这里用的是“可能性”，而非数学上的“概率”，logisitc回归的结果并非数学定义中的概率值，不可以直接当做概率值来用（逻辑回归是基于分布假设建立的，假设在现实案例中并不是那么容易满...

机器学习算法之朴素贝叶斯 来源： https://www.biaodianfu.com 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。 贝叶斯定理 贝叶斯定理实际上就是计算“条件概率” 的公式。条件概率（Conditional Probability）是指在事件 B 发生的情况下，事件 A 发生的概率，用 P (A|B) 表示，读作在 B 条件下的 A 的概率。 根据上图，可以很清楚地看到在事件 B 发生的情况下，事件 A 发生的概率就是 $P(A cap B)$除以 $P (B)$。 $...

来源： https://www.biaodianfu.com 什么是信用评分卡模型？ 评分卡模型又叫做信用评分卡模型，最早由美国信用评分巨头FICO公司于20世纪60年代推出，在信用风险评估以及金融风险控制领域中广泛使用。银行利用评分卡模型对客户的信用历史数据的多个特征进行打分，得到不同等级的信用评分，从而判断客户的优质程度，据此决定是否准予授信以及授信的额度和利率。相较资深从业人员依靠自身的经验设置的专家规则，评分卡模型的使用具有很明显的优点： 判断快速 ：系统只需要按照评分卡逐项打分，最后通过相应的公式计算出总分，即可准确判断出是否为客户授信以及额度和利率。 客观透明 ：评分卡模型的...