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OptaPlanner将弃用DRL(Drools)评分方式!!!

  本来这段时间一直都在加紧我家“三胎”(易排通用智能规划平台)建设,毕竟我们的通用规划平台原定6月初就能上线,但因为其中遇到的各种技术问题及其它项目的突发情况,导致也只能跟随国家的003号航母,只能推迟上线,进度紧迫。经过近两个星期的奋战,终于将我们的【易排通用智能规划平台】的主要功能上线了,并做了一些基本的使用资料,供各位小伙伴先得试用。  因为我们的平台还处在刚上线提供试用阶段,后续还有数不清的功能、平台设计、应用小视频需要我日以继夜地奋力补充(这些资料里不仅仅有平台的介绍资料喔,也有我们做规划或供应链信息化设计过程中的一些满满干货,敬请期待),理应是安排不了时间发布新的文章,但发现Op

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风控五大模型、三大风险指的是什么--几大模型PD、LGD、评分模型都有哪些细节点

风险是指不确定性。金融风险是资产因不确定性价格发生波动的可能性。我们梳理了一下目前整个风险分类,大概可以分成以下几个大类:信用风险指债务人不能或不愿意履行债务而给债权人造成损失的可能性。流动性风险指由于流动性不足无法履行支付义务的可能性。利率风险指利率的不确定性造成资产价格波动的可能性。汇率风险指汇率的不确定性造成资产价格波动的可能性。操作风险指由于不完善或有问题的内部操作过程、人员、系统或外部事件而导致的直接或间接损失的风险。法律风险指金融机构相关的各类合同、承诺等法律文件的有效性和可执行能力,包括外部合规风险和监管风险。通货膨胀风险指通货膨胀使经济主体的首季收益率下降,或使其筹资成本提高的

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Elasticsearch实战(二十)---ES相关度分数评分算法分析及相关度分数优化

Elasticsearch实战—ES相关度分数评分算法分析文章目录Elasticsearch实战---ES相关度分数评分算法分析1.ES相关度分数评分算法1.1Booolean1.2TFIDF模型1.3VSM空间向量模型2.ES相关度分数优化2.1准备数据2.2Boost增加搜索条件权重2.3Negativeboost削弱搜索条件权重2.4Functionscore自定义相关分数算法ES相关度评分算法靠三个部分来依次实现,没有先后顺序,是一个逐层推进的逻辑Boolean模型根据过滤条件true,false来过滤docTFIDF模型VSM空间向量模型1.ES相关度分数评分算法1.1Booolea

Elasticsearch实战(二十)---ES相关度分数评分算法分析及相关度分数优化

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2022!影响百万用户金融信用评分,Equifax被告上法庭,罪魁祸首——『数据漂移』!⛵

?作者:韩信子@ShowMeAI?数据分析实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/40?机器学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/41?本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/331?声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处?收藏ShowMeAI查看更多精彩内容?数据漂移TheOnlyConstantinLifeIsChange.世界上唯一不变的就是变化本身。这是一句来自希腊的哲学家赫拉克利特写的话,它很简单但却道出了世界的真理之一。在数据科学与机

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标签评分:海量标签如何进行系统治理?

本篇是「标签画像系列」的第四篇,此前我们已经介绍过了标签画像体系建设方法论、标签体系设计与加工、标签加工与落库,这次我们来介绍一下「标签评分」。标签评分是标签治理的一个重要措施,通过给标签打分,可清晰直观的从各个维度评估标签,掌握标签真实使用情况,进行标签持续优化,助力业务运营。同时,也能帮助数据团队判断哪些标签更应该投入计算与存储资源,合理规划集群资源。一、为何要使用标签评分?经过前期标签体系设计、标签加工,标签终于可以上线,让业务人员使用,发挥价值了!随着标签上线一段时间后,我们开始关心每天占用计算资源与存储空间,跑出来的上百个标签,业务同学真的用到了多少,业务收益是否能覆盖数据成本呢?标

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