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原创 LightGBM源码阅读

Lightgbm中二分类问题的损失函数为“binary_logloss”,具体形式为:L(y,F)=ln(1+e−yF),y∈{−1,1}L(y, F)=ln(1+e^{-yF}), y\in \left\{-1, 1\right\}L(y,F)=ln(1+e−yF),y∈{−1,1}一阶和二阶导数如下,{L′=−y1+eyFL′′=eyF(1+eyF)2\left\{\begin{arr...

2018-10-12 16:37:16 2256

原创 GBDT、XGBoost、LightGBM算法公式推导

一、GBDT公式推导1、第一个基函数:(1.1)F0(X)=12log1+y‾1−y‾F_0(X)=\frac{1}{2}log\frac{1+\overline{y}}{1-\overline{y}} \tag{1.1}F0​(X)=21​log1−y​1+y​​(1.1)对于损失函数L(y,F)=log(1+e−2yF),y∈{−1,1}L(y, F)=log(1+e^{-2yF}), ...

2018-09-30 20:42:10 4792

消费信用模型:定价、利润与组合(英文版)

本书分为五个章节。第一章和第二章描述了评分系统当前的发展状况、应用和建模方法。第一章用决策树说明了接受贷款申请的决策问题,以及评分方法如何帮助做出决定。其中详细介绍了信用分数的定义、对数比率分数的重要性以及分数与证据权重、信息值、商业指标和决策目标等概念的联系。根据我们的理解,之前还没人在信用评分中把这些概念解释清楚,所以其实这部分内容对评分卡建模者和使用者都有用。同时,第一章还介绍了能更清楚表明决策的单位模型、建立评分卡的主要步骤、相关分析内容以及一些主流的建模方法。第二章主要关注评估评分卡的不同方法,同时严谨而清楚地阐明了测量评分卡的不同方面的指标以及它们之间的联系。一个评分卡的表现主要体现在三个方面:区分好坏的判别能力、违约概率的预测精度和在确定临界分数时好坏错误分类的程度。在《巴塞尔新资本协议》的要求下,因为我们要验证评分卡的有效性,更准确地评估风险和计算银行等金融机构资本金,深刻理解这些不同的评价方式显得越来越重要。第三章关注如何将传统的申请评分策略拓展到可变定价当中。所以问题变成了不是决定给不给潜在客户贷款,而是收取多少利率。其中有些问题涉及到借款人的偏好以及不确定的反应,比如是否回复宣传或者是否接受合约。同时,逆向选择的影响也被加入到定价策略中。第四章关注如何用动态行为评分模型建立利润管理系统。从基本的风险回报矩阵出发,我们引入简单的随机过程模型,不断加入更多的优化目标和分析内容。Markov链和Markov决策过程模型都被证明可以用来解决其中的问题。基于它们建立的利润模型可以决定信用额度的变化,甚至加入Bayes理论后,我们还可以根据个人还款行为动态估计违约风险。更重要的,生存分析能够估计违约或者其他负面影响利润率的事件的发生时间而不仅仅是发生概率。用Cox比例风险模型能得出有效的风险分数,它没有固定的事件发生窗口期。这样,我们既能够评估客户价值,也能加入风险竞争分析多可能的结局。第五章上升到消费贷款组合信用风险的层次。《巴塞尔新资本协议》和资产证券化都要求在组合层面评估风险。我们全面且精炼地回顾了巴塞尔协议的历史及其对消费信用贷款的要求。这章介绍了几种消费信贷组合信用风险评估的建模方法和它们应用在巴塞尔协议要求的压力测试中能发挥的作用。

2018-04-11

现代信用卡管理

本书阐述了信用卡行业的历史与现状、欧美社会征信体系、信用卡的盈利模式、信用卡的生命周期管理、信用卡的风险管理、信用卡的业务组织形式、信用卡管理的信用基础、信用评分模型发展与应用等重要基础知识,是做互联网金融和银行工作必看书籍,可以结合《信用风险评分卡研究》一起看。

2018-04-08

信用风险评分卡研究(基于SAS的开发与实施)

做互联网金融或者银行工作必看书籍,详细介绍了美国FICO评分系统的原理和实现过程,介绍得非常细致,极力推荐

2018-04-08

《基于SPSS的数据分析(第3版)》压缩文件

《基于SPSS的数据分析(第3版)》书中例程对应的数据

2016-05-10

ISO 9223-2012

最新ISO 9223-2012标准

2016-04-15

人工神经网络之BP算法推导

本文档对包括输入层在内的四层人工神经网络的权值学习算法——BP算法进行了推导。

2016-01-02

空空如也

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