大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python学习模型参数的问题,于是小编就整理了5个相关介绍Python学习模型参数的解答,让我们一起看看吧。
- python怎么将abaqus模型放大十倍?
- 为什么python的机器学习模型不支持bach_size?
- 想学习python用来做机器学习方面的内容(如建立LDA模型),该如何入门并学习?
- 如何利用python来构造一个信用卡评分模型?
- python训练好的tensorflow模型可否并行多线程在服务器上运行?怎么实现?
PYTHON怎么将abaqus模型放大十倍?
ABAQUS中要使用自封闭的单位系统。模型扩大10倍,比如长度3000设置成了30000,没有关系,运用封闭的单位系统,如果原单位为mm,N,s等单位,只要单位转换关系一致即可。
比如应力单位为mm/N2,那需要3000/x(mm/N2)=30000/y(mm/N2),即y=10x,将力的单位也扩大十倍。依次类推,只要你需要的结果单位正确即可。由于模型和力都扩大了10倍,得出的位移单位也会是实际数据的10倍,输出时注意减倍即可。
为什么python的机器学习模型不支持bach_size?
batch_size是stochastic gradient descend (SGD)做参数优化时需要设置的变量 如果你使用SGD做参数优化的话理论上都支持batch_size
一般在深度学习中数据量较大 大家喜欢用SGD做参数优化 因为比较快 所以在深度模型中都会有batch_size需要设置
想学习python用来做机器学习方面的内容(如建立LDA模型),该如何入门并学习?
Python基础
首先,装ANACONDA,是PYTHON的集成环境。
CSDN也有PYTHON的知识库,不过不够系统,可以有一定基础再看看。链接
程序很短,知识量很大。把这个搞明白了,你也就入门了。
如何利用python来构造一个***评分模型?
1.背景介绍
在大数据自动化审批实践中,信用评分技术已经是一项逐渐成熟的风险估值方法。在消费金融的风险控制实践中,信用评分卡模型已经得到广泛地应用。
何为信用评分卡?
简而言之就是利用客户已有的信息,这些数据可以来自一些三方平台(例如芝麻分、京东白条、微信、银行***)等。利用已有的历史数据对客户的信用状况进行量化,这种量化的直观反映就是信用的分值。
今天我们向大家展示如何来构造一个银行业普遍使用的***评分模型。这里我们使用的数据是国际上鼎鼎有名的data比赛Kaggle上的数据集:Give Me Some Credit ,一家德国银行的***客户历史数据。整个数据集上有超过10万条客户数据,数据量的庞大也为模型的准确度提高了保障。Kaggle大神Zoe已经给出了一个庞大且系统的完成代码集,我们这里则简化很多,以期能够管中窥豹。
一个完整的***评分模型主要包括以下几个部分:
数据处理、特征变量选择、变量WOE编码离散化、logistic回归模型开发评估、信用评分卡和自动评分系统创建以及模型评估。
数据来源于Kaggle上的数据集:Give Me Some Credit,共计有15万条样本数据,主要包括以下11个变量。
2 数据预处理
python训练好的tensorflow模型可否并行多线程在服务器上运行?怎么实现?
模型本身只是一套参数和框架而已,用几个线程来运行取决于应用时候的方法,和训练没有关系。如果能够部署分布式计算,就可以实现多线程多服务器分布式计算,如果部署不了,那就没有办法了。
到此,以上就是小编对于python学习模型参数的问题就介绍到这了,希望介绍关于python学习模型参数的5点解答对大家有用。