精致的Python常用库的Cheat Sheet，共7个，含numpy, scipy, pandas, matplotlib等等

DataScience Python Coding Interview Questions

DataScience：风控场景之金融评分卡模型构建—将逻辑回归LoR模型结果转为评分卡之详细攻略 金融评分卡模型构建—将逻辑回归LoR模型结果转为评分卡 1、模型结果转换为标准评分卡步骤 2、实际案例应用 金融评分卡模型构建—将逻辑回归LoR模型结果转为评分卡 1、模型结果转换为标准评分卡步骤 借助逻辑回归模型，评分卡所设定的分值刻度，可通过将分值表示为比率对数的线性表达式来定义。 在建立评分卡模型时，我们经常会使用逻辑回归来对数据进行建模。但在用逻辑回归进行预测时，逻辑回归返回的是一个概率值，并不是评分卡分数。下面为大家介绍如何将模型结果转换为标准评分卡。

DataScience：机器学习中特征工程之WOE编码(离散变量编码/有监督)的简介、计算过程、案例应用之详细攻略 (1)、什么是WOE编码 (2)、案例理解WOE编码 (3)、WOE编码技术的深度思考 (4)、为什么选择采用WOE编码？ (5)、WOE编码的优势 WOE编码—离散变量编码(有监督性的编码) 在建模前，我们需要把原始的值转化成WOE值才能使得模型效果好。 提出问题 怎样对字段的每个分段进行评分呢？这个评分是怎么来的？ 解决方案 WOE编码， 将预测概率值转化为评分， 利用变量相关性分析和变量的系数符号保证每个分箱评分的合理性。 分箱之后我们便得到了一系列的离散变量，下面需要对变量进行编码，将离散变量转化为连续变量。WOE编码是评分卡模型常用的编码方式。

狂热分析 fanalysis是用于三项BSD许可下分发的用于因子分析的Python模块。 借助此fanalysis软件包，您可以执行以下操作： 简单对应分析 多重对应分析 主成分分析 这些统计方法可以通过两种方式使用： 作为描述性方法（“数据挖掘方法”） 作为scikit学习管道中的简化方法（“机器学习方法”） 安装 依存关系 狂热分析要求： Python 3 NumPy >= 1.11.0 Matplotlib >= 2.0.0 Scikit-learn >= 0.18.0 Pandas >= 0.19.0 用户安装 您可以使用pip安装fanalysis： pip install fanalysis 运行测试 安装后，您可以从源目录外部启动测试套件： python -m unittest 单元测试的原理在于将狂热分析的输出（具有各种参数组合）与R FactoMine

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Bi-LSTM matlab代码 DataScience-Notes 数据科学笔记。数据科学的相关笔记、代码和实例，包含数学、统计、机器学习、深度学习等数据科学基础，以及某些应用场景的实现。 参考来源已在最后说明。 大部分代码都是 Python 的，涉及的库及框架： NumPy SymPy SciPy Scikit-learn Gensim TensorFlow 1.X TensorFlow 2.X MXNet 部分数值分析代码使用 MATLAB。 注： (notebook)：Jupyter Notebook 文件链接 (MATLAB)：相应的 MATLAB 代码链接 (md)：Markdown 文件链接 (link)：外部链接 目录 1 - Prerequisite Knowledge (必备知识) 1.1 - Basic Concepts Related to Mathematics and Python Implementation (数学相关基础概念和 Python 实现) Vector and Determinant (). 向量和行列式 Matrix (). 矩阵及其运算

根据课件内容完成课后作业之代码