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文档简介

[8]。超级账本Fabric在以太坊智能合约的基础上进一步发展，采用更为通用的高级语言作为智能合约编程语言，为Golang、Java等语言提供了智能合约接口。与以太坊的另一个不同之处，超级账本Fabric并没有选择虚拟机为核心的虚拟化技术，而是选择了Docker容器技术进行虚拟化环境的配置，扩大了智能合约的平台兼容性，也增加了区块链的功能和应用。当Fabric部署智能合约时，智能合约开发者使用JAVA等语言开发合约源码，同时把链码Chaincode添加到Docker容器中，接着将链码安装到指定节点上，并对链码进行实例化操作以启动链码，这时新的链码已在启动的容器内部署成功。智能合约部署完成后，节点能够通过特定的命令调用链码，发起交易或查询请求，响应交易的节点按照智能合约的规则进行交易的执行，最终在以太坊区块中记录交易动态。1.2征信评估模型与算法目前，国内外对信用评估模型已有较多的研究，有传统的专家判别法，有基于数理统计方法的判别分析与回归分析，也有基于机器学习方法的决策树，支持向量机等技术。1.1.1Logistic回归算法Logistic回归算法是一种基于数理统计的非线性回归方法，能够用于分析二分类问题中的因变量与自变量之间关系的一种统计学方法。Logistic回归最早在医学领域的流行病学中应用，这类场景要求分析疾病与各种危险因素之间的定量关系，如病人的年龄、性别、生活习惯、体质、遗传等许多因素与某种疾病的发生之间的关系；个人信贷管理中也存在需要这种定量分析的问题，研究信用卡申请人的年龄、性别、贷款数据等历史信用行为与未来信用表现（＂好／坏＂）之闻的关系。Logistic回归与线性回归的不同点是增加了一个非线性映射函数——Sigmoid函数。作为广义线性模型中两个不同的类别，线性回归解决的是回归问题，假设因变量服从伯努利分布，输出的连续值，逻辑回归解决的是二分类问题，假设因变量服从高斯分布，输出的结果是0-1离散值。Sigmoid假设我们有n个独立的数据作为征信评估样本，(x1,xz=之后，使用Sigmoid映射函数将线性回归的预测值z映射到[0,1]的范围内，之后通过损失函数与梯度下降算法对权重值(θ1y1.1.2Softmax回归算法Softmax回归算法是Logistic回归算法的进一步推广，不仅能应用于二分类问题，而且能应用于多分类问题。在信用评估领域，Logistic回归一般只能用来评级客户信用的“好”与“坏”之类的二分类问题，评价结果较为粗糙，而Softmax回归算法相对较为灵活，能根据具体需求将信用等级分为n类。与Logistic回归类似，Softmax回归算法也采用类似Logistic回归中Sigmoid的归一化函数，采用的归一化函数是Softmax函数。Softmax当需要对n个信用数据样本分为k类时

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