评分卡是小贷风控中一种基于逻辑回归的的模型，它以卡表的形式对用户质量进行评分。评分卡一般分为A卡(申请评分卡)、B卡(行为评分卡)、C卡(催收评分卡)、F卡(欺诈评级评分卡)。本文讲解评分卡的原理，以及如何使用python实现一个评分卡。

CNN卷积神经网络常用于图片识别，是深度学习中常用的模型。本文简单快速了解卷积神经网络是什么东西，并展示一个简单的示例。C代表卷积层，P代表池化层，F代表全连接层。卷积神经网络主要的、朴素的用途是图片识别。即输入图片，然后识别图片的类别，例如输入一张图片，识别该图片是猫还是狗。

交叉熵、信息熵概念基本贯穿了机器学习、深度学习中的类别识别模型，例如KL分布、softmax等等都是基于交叉熵与信息熵的理论进行定义的，本文不妨形象梳理一下什么是交叉熵、信息熵，以此一通百通。

随机森林是将决策树进行简单bagging的一种集成算法，它经过多次随机抽取样本训练多棵决策树,用多棵决策树集成决策。由于它拥有多棵树，且每棵树是随机的，所以称为随机森林。随机森林的模型表达式如下：可以看到，随机森林就是多棵决策树的集成，要了解随机森林是如何训练的，也就只需要了解随机森林的每棵决策树是如何训练的就可以了。

BP神经网络是指构建以下的模型来对数据进行预测它的数学表达式如下对于上述模型，隐层的节点个数(即tansig的个数)需要我们自行设置，tansig是BP默认的常用函数，我们也可以换成其它函数，在设置好隐节点个数后，我们使用软件对模型里的w、b进行求解就可以一般都是使用matlab进行求解，效果会相对python较好些matlab代码如下% 数据生成x2];% 将x1,x2作为输入数据% 将y作为输

BP神经网络广泛应用于解决各种问题，是知名度极高的模型之一为了方便初学者快速学习，本文进行深入浅出讲解BP神经网络的基本知识通过本文，可以初步了解BP神经网络的各个核心要素，并弄清BP神经网络是什么。

最小二乘法是基本的线性求解问题之一，本文介绍最小二乘法的原理，和最小二法求解公式的推导

本文梳理BP神经网络的建模流程，供大家建模时进行借鉴。

《老饼讲解-BP神经网络》实践答疑：如何自行设置BP神经网络的初始值本文讲解，在matlab工具箱中设置BP神经网络的初始权重。问题:在使用matlab工具箱训练BP神经网络时，往往我们希望，能使用自己的初始值进行训练，而不是工具箱自带的初始值。那么，我们要怎么实现呢？思路 其实只需要在初始化好BP神经网络，先修改网络的权重，然后再训练就可以了。✍️网络的权重怎么修改？..............

LVQ神经网络是Kohonen于1989年提出基于竞争网络的学习矢量量化网络,主要用于做分类。本文讲解matlab神经网络工具箱使用LVQ神经网络的Demo以及入参说明(基本参考于matlab2014b函数newlvq的官方说明)。...........................