pag aartista, Baguhan, bakla, tsupa, Pinutukan Ng Tamod Rating Ng Hotel

". . .ang pangkalahatang balangkas ng data malakas, ang tampok na pagpili, modelo tuning, at pangkalahatang pagtatasa ay ang istatistika ng tunog."

- Dr Xiaofei (Susan) Wang, PhD, Kagawaran ng mga Istatistika at mga Data ng Agham, Unibersidad ng Yale

Basahin ang puting papel

Kung ano ang nasa loob?

Mangyaring Ipasok Ang Email Address Ng Negosyo
Salamat! Maaari mong i-download ang whitepaper/ebook sa ibaba. Susubukan naming ring mag-email sa iyo ng isang kopya para sa ligtas na pag-iingat.
Basahin ang puting papel
Naku! Nagkaroon ng problema habang isinusumite ang form.
Mangyaring Ipasok Ang Email Address Ng Negosyo
Salamat! Magpapadala kami ng iyong whitepaper/ebook sa ilang sandali. Panatilihin ang isang mata sa iyong alkansya.
Naku! Nagkaroon ng problema habang isinusumite ang form.
Basahin ang puting papel

". . .ang pangkalahatang balangkas ng data malakas, ang tampok na pagpili, modelo tuning, at pangkalahatang pagtatasa ay ang istatistika ng tunog."

- Dr Xiaofei (Susan) Wang, PhD, Kagawaran ng mga Istatistika at mga Data ng Agham, Unibersidad ng Yale

Mangyaring punan ang iyong mga detalye upang makakuha ng eksklusibong access sa e-book

Salamat sa iyo! Ang iyong pagsusumite ay natanggap at kami ay magpapadala sa iyo ng iyong kopya sa ilang sandali.

Naku! Nagkaroon ng problema habang isinusumite ang form.

CredoLab ay sa forefront ng mga makabagong kasanayan sa pamamahala sa peligro na makipag-ugnayan sa nobelang credit panganib modelling approach availed sa pamamagitan ng ang pag-akyat sa paggamit ng cell phone. Core upang CredoLab negosyo ay ang kanyang modelling tubo. Pagkuha ng mga smartphone tulad ng pag-input, ang pagpoproseso ng data tubo ay binubuo ng isang serye ng mga automated na mga hakbang, may mga ugat sa machine diskarte sa pag-aaral, na sa huli output ng isang mahuhulain modelo para sa credit default. Upang protektahan ang pagiging kompidensiyal at upang matiyak na ang laban bias patungo sa mga indibidwal na mga pautang sa mga customer, lamang ang mga di-pagkilala sa metadata ay ginagamit.

Ito e-book ulat ang napag-alaman ng Dr Xiaofei (Susan) Wang, Lecturer at Pananaliksik Scholar, Yale University mula sa isang pagsusuri na ginawa niya sa CredoLab ng pagmamarka ng modelo. Siya isinasaalang-alang ng isang malawak na hanay ng mga alternatibong mga approach na ito para sa iba 't ibang mga iba' t-ibang mga hakbang ng tubo at natagpuan ang mga kanais-nais na mga resulta, kabilang ang kapag inilapat sa totoong data.

Sa ito e-book, una naming galugarin ang mga hanay ng data na CredoLab consumes, kung paano ito isinasalin ang mga ito sa mga marka, at ang kinalabasan ng mga ito ay nagsisilbi. Sa huling bahagi ng papel, tumagal kami ng isang pagtingin sa kung paano CredoLab algorithm fared kapag inihambing sa na ng iba pang mga pangunahing mga manlalaro na may katulad na pagmamarka ng modelo.

Dr. Xiaofei (Susan) Wang, PhD

Lecturer at Pananaliksik Scholar, Kagawaran ng mga Istatistika at mga Data ng Agham, Unibersidad ng Yale

Ipinanganak sa Nanjing, China, Dr. Wang inilipat sa estados UNIDOS sa isang maagang edad at ay nauugnay sa ilan sa mga nangungunang mga institusyon. Ginawa niya ang kanyang mga bachelors mula sa University of California at ang kanyang PhD sa mga Istatistika mula sa Yale University. Siya ay kasalukuyang hold istimado mga posisyon sa isang bilang ng mga asosasyon at gumagana sa Yale University bilang isang lektor at pananaliksik na nag-aaral. Siya ay may isang bilang ng mga pahayagan at accolades sa kanyang credit.