网络小贷

网络小贷用户评分卡风控模型构建 用户评分卡是信用风险评估中常用的模型，它通过对用户的多个特征进行评分，最终计算出一个总分来评估用户的风险等级。在网络小贷行业，用户评分卡风控模型对于识别高风险用户、降低坏账率至关重要。 模型设计步骤： 数据准备: 收集用户的基本信息、信用历史、消费行为等数据。 特征工程: 对原始数据进行清洗、转换和筛选，构建特征变量。 变量筛选: 利用统计方法或机器学习算法筛选出对风险预测有显著影响的变量。 模型开发: 选择合适的模型算法，例如逻辑回归、决策树等，并进行训练和调优。 模型验证: 使用测试集数据评估模型的性能，例如AUC、KS值等指标。 模型部署: 将模型部署到实际业务系统中，对新用户进行风险评分。 模型应用场景： 用户准入：评估新用户的信用风险，决定是否授信。 额度管理：根据用户的风险评分，确定授信额度和利率。 催收策略：根据用户的风险评分，制定差异化的催收策略。 模型优势： 可解释性强：模型的评分逻辑清晰透明，易于理解和解释。 应用范围广：适用于互金平台、银行、小贷公司等多种金融机构。 风险控制有效：能够有效识别高风险用户，降低坏账风险。

为了提升效率和安全性，拍拍贷正在优化其数据库设计。

小波神经网络（WNN）是一种结合了小波理论与神经网络模型的复合结构，在处理非线性、非平稳信号时具有独特优势。本资料包WNN的matlab实现例程.zip提供了一个在MATLAB环境下实现小波神经网络的实例，具有极高的参考价值。 小波函数：是小波神经网络的基础，使用了Mexihat函数，适合信号精细分析。 网络结构：包含输入层、隐藏层和输出层，具体结构需查看源代码。 训练过程：使用MATLAB神经网络工具箱，包括反向传播、小波传播等算法，调整网络权重。 数据文件：压缩包中的数据用于训练和测试，可能是时间序列或图像数据。 应用领域：在信号处理、图像识别、故障诊断、金融预测等多个领域广泛应用。 要深入理解和利用这个例程，需要一定的MATLAB编程基础以及对神经网络和小波理论的了解。

经典小世界网络WS的Matlab源码，用于生成网络结构。

这是一个全面的小波神经网络实现代码，主要用于分类研究。感兴趣的朋友可以参考一下，如有疑问，请留言咨询。

本 MATLAB 程序提供了一种生成小世界 (SW) 和无尺度 (NW) 网络的方法，允许用户手动调整参数以获得所需结果。

代码内容完整，未经过任何恶意更改，可直接使用。绝对诚信~用于交通流量预测。

MATLAB实现的小波神经网络时间序列预测代码提供下载。

我收集的最新的几篇小波神经网络的文章，大家共享小波神经网络初始值的选择。小波神经网络参数初始值影响着网络收敛速度的快慢，甚至关系到网络能否收敛。为了减少网络训练次数，提高收敛速度，提出了一种更简便易行的选择方法，通过将此方法的仿真结果与采用随机选取初始值的方法所得仿真结果进行对比，证明此方法既可行又有效。技术进步引领下，人工智能正逐步成为教育界的关键参与者。

任务：选择图像——读取输入图像。将选定的图像添加到数据库——将输入图像添加到数据库并用于训练。数据库信息——显示数据库中现有图像的信息。人脸识别——进行人脸匹配处理选定的输入图像。删除数据库——从当前目录中删除数据库。信息——显示此软件的相关信息。