Повышение точности прогнозов на данных Netflix с помощью построения алгоритмических композиций (отчет)
Материал из MachineLearning.
Введение в проект
Описание проекта
Цель проекта
Разработка алгоритмов ранговой регрессии для кредитного скоринга
Обоснование проекта
Кредитный скоринг позволит оценить вероятность разорения заёмщика или их группы. По тому, как будет классифицирован заёмщик, можно принимать решение о выдаче кредита.
Описание данных
Критерии качества
Требования к проекту
Выполнимость проекта
Используемые методы
SVM, Логистическая регрессия
Постановка задачи
Описание алгоритмов
Обзор литературы
Базовые предположения
Математическое описание
Варианты или модификации
Описание системы
- Ссылка на файл system.docs
- Ссылка на файлы системы
Отчет о вычислительных экспериментах
Визуальный анализ работы алгоритма
Анализ качества работы алгоритма
Анализ зависимости работы алгоритма от параметров
Отчет о полученных результатах
Список литературы
| Данная статья является непроверенным учебным заданием.
До указанного срока статья не должна редактироваться другими участниками проекта MachineLearning.ru. По его окончании любой участник вправе исправить данную статью по своему усмотрению и удалить данное предупреждение, выводимое с помощью шаблона {{Задание}}. См. также методические указания по использованию Ресурса MachineLearning.ru в учебном процессе. |
