智能风控:原理、算法与工程实践 书城 智能风控:原理、算法与工程实践 梅子行 管理·金融/投资·0字 完本| 更新时间 本书以Python作为实现智能风险管理的编程语言,而我个人也十分推崇运用Python分析金融、管控风险。我想借此机会,回答一下被众多金融从业者问及的一个普遍性问题:“为什么金融领域如此偏爱Python?”我...
本书基于Python全面介绍了机器学习在信贷风控领域的应用与实践,从原理、算法与工程实践3个维度全面展开,包含21种实用算法和26个解决方案。 作者是智能风控、人工智能和算法领域的资深专家,曾在多加知名金融科技企业从事风控算法方面的研究与实践,经验丰富,本书得到了风控领域9位专家的高度评价。
本书以Python作为实现智能风险管理的编程语言,而我个人也十分推崇运用Python分析金融、管控风险。我想借此机会,回答一下被众多金融从业者问及的一个普遍性问题:“为什么金融领域如此偏爱Python?”我的回答包括以下三点:第一,Python是开放的(Pythonisopen)。Python不仅免费而且还是开源的,同样金融也是海纳百川、兼收并蓄的...
而如今在整个金融行业数字化、智能化转型的关键阶段,强大的Python将助力金融业的转型。第三,Python是简洁的(Pythonissimple)。Python的语法结构与代码的简洁性,使得无论是缺乏计算机编程经验的新手,还是熟练驾驭C++、Java、R等语言的编程老手,对Python都比较容易上手。而简洁性这一点也恰恰是当前金融业不断追求的,...
图书 > 计算机与互联网 > 人工智能 > 机工出版 > 智能风控:原理、算法与工程实践 自营 机械工业出版社京东自营官方旗舰店 智能风控:原理、算法与工程实践 梅子行著 京东价 ￥ 促销 展开促销 配送至 --请选择-- 支持
离群点与欺诈检测 z-score检验 LOF异常检测法 IF异常检测法 第七章 模型优化 多损失函数分段预测 树模型特征衍生 时间序列建模 高维稀疏数据建模 模型融合 第八章 知识图谱 复杂网络基础 中心度与相似性 节点分类 社区发现算法 网络表示学习 图卷积神经网络 摘自《智能风控——原理、算法与工程实践》.机械工业出版...
当当网图书频道在线销售正版《智能风控:原理 算法与工程实践》,作者:梅子行,出版社:机械工业出版社。最新《智能风控:原理 算法与工程实践》简介、书评、试读、价格、图片等相关信息,尽在DangDang.com,网购《智能风控:原理 算法与工程实践》,就上当当网。
风控是机器学习新兴的应用场景之一,该应用场景特点非常明显: 第一,负样本占比极少,是不均衡学习(Imbalance Learning)的典型应用之一。有标签样本的稀缺,使得半监督和无监督算法在风控场景下大放异彩。 第二,业务对模型解释性要求偏高。同时业务对时效性也有一定要求,所以在实际建模中需要权衡模型复杂度与精度,并且适当...
《智能风控:原理、算法与工程实践》一书共 8 章,包含 26 种解决方案,分别介绍了自动化规则挖掘、集成模型评分卡、项目冷启动、幸存者偏差、不均衡学习、异常检测、模型优化、网络挖掘等方向所面临的问题,同时利用决策树、集成学习、迁移学习、无监督学习、半监督学习、模型融合、深度学习、图算法等机器学习模型对其进...