电信客户信用风险等级评估是对电信客户的信用风险进行等级分类.针对建立客户信用风险等级分类模型时,大量带有类标注数据难以获得的问题,提出了基于主动学习的分类器建模方法,并对基于QBC(委员会投票选择)的主动学习算法进行改进以提高分类器的预测精度.通过对实际电信客户数据进行信用风险等级建模实验,结果表明:应用新算法,分类器使用了较少的带类标签样本数据,达到了与被动学习相同的精度,大大降低了信用专家评估数据的工作量

在解决实际问题时,注意观察和善于想象是十分重要的, 观察与想象不仅能发现问题隐含的某些属性,有时还能顺 理成章地找到解决实际问题的钥匙。本节的几个例子说明 ,猜测也是一种想象力。没有合理而又大胆的猜测,很难 做出具有创新性的结果。开普勒的三大定律(尤其是后两 条)并非一眼就能看出的,它们隐含在行星运动的轨迹之 中,隐含在第谷记录下来的一大堆数据之中历史上这样 的例子实在太多了

在研究许多实际问题时,人们最为关心的也许并非系统与时间有关的变化状态,而是系统最终的发展趋势。例如,在研 究某频危种群时,虽然我们也想了解它当前或今后的数量,但 我们更为关心的却是它最终是否会绝灭,用什么办法可以拯救这一种群,使之免于绝种等等问题。要解决这类问题,需要用到微分方程或微分方程组的稳定性理论。在下两节,我们将研究几个与稳定性有关的问题

2、人口模型 设t时刻人口数为x(t),经过△t时间后,人数变为x(t)+△x,则从t时刻到t+△t时刻的平均增长速度为

1.问题 人口问题是当前世界上人们最关心的问题之一.认识人口数量的变化规律， 作出较准确的预报，是有效控制人口增长的前提.下面介绍两个最基本的人口模 型，并利用表 1 给出的近两百年的美国人口统计数据

差分方程简介 以t表示时间,规定t只取非负整数。t=0表示第一周期初, t=1表示第二周期初等。记y为变量y在时刻t时的取值,则 称43为y的一阶差分,称为的二阶差分。类似地,可以定义y的m阶差分。 由ty1及y的差分给出的方程称为y1差分方程,其中含的最 高阶差分的阶数称为该差分方程的阶。差分方程也可以写成不显含差分的形式

当问题的机理非常不清楚难以直接利用其他知识来建模时,一个较为自然的方法是利用数据进行曲线拟合,找出变量之间的近似依赖关系即函数关系

本节我们用一个能源利用系统的例子 说明冲量过程的建模方法. 我们考察某地区的能源利用状况.先界 定系统的范围,比如只考虑能源利用量、价 格、生产率、环境质量、工业产值、就业机 会及人口总数等7个因素，它们之间相互复 杂的关系可以简化为一个因素对另外因素直 接的促进(正面)或促退(负面)作用。要研究 的问题是,当其中某个因素突然发生改变时, 预测系统各因素的演变过程和趋势

在建立数学模型时常常需要确定一些参数,选什么量为参数 ,怎样选取参数,其中也有一些技巧,参数选得不好,会使 问题变得复杂难解,给自己增添许多不必要的麻烦。确定参数以后,一般需要利用数据来获得这些参数的具体取值,例如在使用经验方法建模时,假如你准备用线性函数ax+b来 表达变量间的关系,你还要用最小二乘法去求出参数a、b 的值,这一过程被称为“参数识别”。总之,参数的选取应使其后的识别尽可能简便,让我们来考察一个实例

12.1 面板数据定义 12.2 面板数据模型分类 12.3 面板数据模型的估计方法 12.4 面板数据模型的设定与检验 12.5 面板数据建模案例分析 12.6 面板数据建模的 EViews 操作