稀疏数据建模（稀疏线性模型）

本篇目录：

1、美国建模赛fm位是啥2、短文本主题建模方法3、用sklearn进行降维的七种方法4、数据分析之风控5、弹性网回归用来解决什么问题6、多目标优化在推荐中的应用

美国建模赛fm位是啥

FMGlobal：FMGlobal是一家全球性的风险管理公司，提供防火、防爆和防泄漏的认证服务。其总部位于美国罗得岛州约翰斯顿，并在全球多个国家和地区设有办事处。

FM23在前代基础上新增了手表和戒指配饰的自定义设计(挤牙膏式的更新开档前的数据库FM除了选择一家真实俱乐部/国家队开档以外，还提供给玩家自建球队的选项，后者的球员选择类似于梦幻选秀模式。

加雷（Garay）这是所有免签球员中最值得推荐的一位，他在中后卫上防守稳健，但由于已经34岁了，所以要的工资也比较低。在现实中，利物浦和巴萨也希望能找他来救火。

短文本主题建模方法

1、数据建模方法 下面内容将详细介绍，如何根据用户行为，构建模型产出标签、权重。一个事件模型包括：时间、地点、人物三个要素。

2、短文本，每个标签通常只表示一种含义，标签本身无需再做过多文本分析等预处理工作，这为利用机器提取标准化信息提供了便利。人制定标签规则，并能够通过标签快速读出其中的信息，机器方便做标签提取、聚合分析。

3、这也使得用户画像模型具备实际意义。能够较好的满足业务需求。如，判断用户偏好。短文本，每个标签通常只表示一种含义，标签本身无需再做过多文本分析等预处理工作，这为利用机器提取标准化信息提供了便利。

4、其次，由于深度学习模型的灵活性，使得之前比较复杂的包含多流程的任务，可以使用endtoend方法进行解决。

用sklearn进行降维的七种方法

步骤3中，我们用来找出n个新特征向量，让数据能够被压缩到少数特征上并且中信息量不损失太多的技术就是矩阵分解，PCA与SVD是两种不同的降维算法，但是都遵从上面的过程来降维，只是两种算法的矩阵分解的方法不同，信息量的衡量指标不同。

解决方法：希望投影后的投影值尽量地分散。满足的条件是：比较大，所以使用 作为基 重要的参数是 n_components ，降维之后需要保留的特征数量，取值在 [0， min(X.shape)] 。

Orange是一种带有图形用户界面的库，在分类、聚集和特征选择方法方面，相当齐全，还有交叉验证的方法。PyMVPA PyMVPA是一种统计学习库，包含交叉验证和诊断工具，但没有Scikit-learn全面。

不支持导入图片这类功能。因此，如果需要导入自己的图片，需要使用其他的库来实现，如Pillow、OpenCV等。sklearn库的共分为6大部分，分别用于完成分类任务、回归任务、聚类任务、降维任务、模型选择以及数据的预处理。

数据分析之风控

1、主要通过数据分析手段统计不同字段和各个区间的坏账率，然后筛选得到信用较好的人群进行放款 4)风控模型&评分卡：模型算法之间并无显著不同，而是根据其发生的不同时间点进行划分(贷前/贷中/贷后)，即目标产生的方式不一样。

2、大数据风控指的就是大数据风险控制，是指通过运用大数据构建模型的方法进行风险控制和风险提示。通过采集大量企业或个人的各项指标进行数据建模的大数据风控更为科学有效。

3、风控数据分析里面有两种方法（我自己划分的不知道对不对），就两类方法，我做了一个大致的总结，如下 规则：某个用户的某个行为，一天最多20次，一小时最多10次，类似这种。

4、大数据风控的目标解放人工重复劳动，提高风控的效率和稳定性，及早识别出风险（时间就是金钱）。

5、风控即风险控制，大数据风控是指通过运用大量多重数据构建模型的方法对风险进行分析，以给客户端进行风险预警和风险控制。

弹性网回归用来解决什么问题

稀疏模型将大量的冗余变量去除，只保留与响应变量最相关的解释变量，简化了模型的同时却保留了数据集中最重要的信息，有效地解决了高维数据集建模中的诸多问题。稀疏模型具有更好的解释性，便于数据可视化、减少计算量和传输存储。

岭回归通过收缩参数 λ(lambda)解决了多重共线性问题 。看下面的方程。 在这个方程中，我们有两个组成部分。第一个是最小二乘项，另一个是β2 (β平方)总和的λ，其中β是系数。

弹性网回归 在处理较为复杂的数据的回归问题时，普通的线性回归算法通常会出现预测精度不够，如果模型中的特征之间有相关关系，就会增加模型的复杂程度。

容错和恢复：当不可避免地发生故障时，网络应具备容错能力并能够快速恢复。这可以通过热备份、冷备份、自动切换路径、快速重启等技术实现。

增强员工参与度和忠诚度：员工弹性福利平台可以激发员工的参与和积极性。通过给予员工更多的选择权和决策权，让员工对福利方案有更大的自主权，能够增强员工对企业的归属感和忠诚度。

岭回归是一种用于处理共线性问题的回归技术。1弹性网回归综合了岭回归和Lasso回归的优点。1回归树是一种基于决策树的回归方法，可以处理非线性关系。1神经网络可以用于实现非线性回归模型。

多目标优化在推荐中的应用

1、因此推荐系统做到后期，往往会向多目标方向演化，承担起更多的业务目标。 多目标排序问题的解决方案：多模型分数融合、通过样本权重进行多目标优化、排序学习(Learning To Rank，LTR)、多任务学习(Multi-Task Learning，MTL)。

2、可以用来优化超参数。多目标麻雀优化算法（MOSA）是一种基于麻雀行为的优化算法，它模拟了麻雀在觅食过程中的行为策略。MOSA算法通过不断地搜索和调整解空间中的候选解，以找到最优解。

3、好。约束多目标优化研究可作用于计算机、自动控制、人工智能、管理科学和工业工程等领域的研究与开发，具有广阔就业前景。

到此，以上就是小编对于稀疏线性模型的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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