项目名 CHURN MODELING 2.0：使用Python和Sci-Kit进行预测建模学习 项目简介/目标 该项目的目的是预测特定客户离开银行的可能性。 我们还将找出银行应采取什么措施来留住客户并阻止他们离开。 这些是主要目标，但银行欢迎分析期间发现的任何其他见解。 项目描述 数据最初属于在3个国家/地区运营的银行：法国，西班牙和德国。 但是由于我的大多数观众很可能来自加纳，因此我决定将地理变量分别替换为阿克拉，库马西和博尔加，以便于理解。 因此，在数据集中，您将看到这三个加纳地区而不是国家。 现在，该银行近来一直在经历快速的客户流失。 这意味着客户以异常高的速度离开银行，管理层希望找出问题所在，以及如何做才能留住客户。 我使用称为Gretl的软件工具完成了该项目的原型。 但是在这里，我将使用Python和相关库。 该项目是逻辑回归算法的应用。 我们正在尝试计算特定客户是否离开银行的二

基于 Agent 的模型仿真的python实现，基于网上资料，修改后自己调试运行成功，并在关键部分增加了注释，运行前需要自己加载安装需要的库，程序基于python2.7,不要在中文路径下运行

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图论 介绍 图论有时被称为复杂网络或网络科学或网络分析，是离散数学中最前卫的研究领域之一，也是我最喜欢的学科之一。 在这里，“图形”是首选名称，因为太多的人将“网络”一词与互联网联系在一起。 鉴于数据科学的繁荣，图论一直被机器学习的炒作所笼罩。 但是，一些一流的技术公司（例如Google和Facebook）在很大程度上依赖于图论的研究。 该存储库旨在增加图论对所有读者的了解。 它包含常见的图形算法，流行的网络模型，有趣的基于代理的仿真和惊人的复杂系统。 代码范围从基本级别到复杂级别，在生态学，流行病学，社会学，经济学，金融学等领域都有广泛的应用。Julia和Python均用于构建不同的脚本。 随着我逐渐攀升学习曲线，越来越多的有趣内容将会涌现出来。 敬请关注！ 目录 演算法 马图拉·贝克（Matula Beck） 原始 应用领域 疫情暴发 外汇套利 人居竞赛 人居占用 核心 骑士之旅

Embedded Computer Systems Architectures, Modeling, and Simulation

基于最小领域知识的主题建模 ，一种基于融合知识的主题模型的微博话题发现方法，涉及自然语言处理领域 传统的主题挖掘技术基于概率统计的混合模型，对文本信息进行建模，使得模型能够自动挖掘出文本中潜在的语义信息，使用户能够快速的了解文本中所涉及的内容。通过主题模型，不仅能够获得文本集合中主要涉及的信息，而且能够获得每篇文档中的内容信息。常见的主题模型有概率潜在语义分析(ProbabilisticLatentSemanticAnalysis,PLSA)模型[1]和潜在狄利克雷分配(LatentDirichletAllocation,LDA)模型[2]。但该类技术仅考虑文本集合中的文本信息，其他有用的信息，如文本的类别信息等，无法被利用起来。

Michael E. Mortenson - Geometric modeling-John Wiley & Sons (1997)

Optimization Modeling with LINGO Sixth Edition,April 2006; Copyright © 2006 by LINDO Systems Inc

威胁建模培训 这是在细分市场上运行的Threat Modeling培训的公开版本。 培训的目的是教各个工程师如何进行威胁建模，以便他们可以自己运行威胁建模会话。 培训分为三个部分。 威胁建模简介 第一次培训的目的是介绍威胁建模的概念，讲授工作流，并向开发人员展示Security用于查找漏洞的工具。 威胁建模的基础 第二次培训的目的是通过练习巩固开发人员的知识，使开发人员的手变得肮脏。 实时威胁建模 最终培训的目标是与团队进行一次端到端威胁建模，以巩固我们之前讨论的概念。 回馈 我们在细分市场上拥有强烈的社区意识，除了分享我们的培训幻灯片外，我们还有一个电子邮件地址，因此您可以提交有关该计划的问题和想法。 我们总是有兴趣听反馈，无论好坏！ 电子邮件地址：

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