TA的每日心情 | 擦汗
2020-9-7 04:17 |
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01.数据分析的基本概念.mp4
, V3 `# V" U/ @9 y; k02.数据可视化.mp4
6 p, ?' p3 f j; o, w+ A; a, C03.数据分析的常用模型.mp4; k6 Z7 G9 p% ]9 M. e' g$ @
04.数据分析的常用工具.mp4
5 F3 s5 ^* Z: c7 x05.互联网金融简介和特点.mp4! t J% Q9 u/ G( w% }
06.互联网金融的主要模式.mp4
: q5 a+ f8 a. s3 o; h3 Z07.常见的个人信贷产品.mp4
: [# C; X" x: s7 D% e, u08.个贷产品中的风险（上）.mp4; V4 w5 q+ ]( C( i' V. C3 T
09.个贷产品中的风险（下）.mp4! J, o# ~3 u+ v; d$ g2 p; Q
10.评分卡模型简介.mp43 L) W7 Q8 s' G9 w" K# r+ I
11.特征构造.mp4
# o# K( C$ \. U7 c) w1 h6 a12.数据的质量检验.mp4. s1 ?3 [/ y7 l; D* m/ d& U
13.代码实现.mp4
$ d5 o# |" x+ M0 `- [8 L+ \% s14.特征的分箱.mp40 o* M8 s) Y& T4 F$ `
15.特征信息值与数值编码、单变量分析 、多变量分析.mp4
* ~& X" j x% S: l16.概念补充说明.mp4* E U2 l! d3 r7 t3 B; R9 T) `
17.代码实现.mp4+ c0 G' V5 p% B
18.逻辑回归模型的基本概念.mp48 \0 J1 {6 X" a8 q! V) \
19.基于LR模型的评分卡构建工作.mp4
7 z% O8 U, n; V% }2 |20.尺度化2.mp4
9 B& X1 H E& G9 d* q4 \ ?: R21.模型的区分度与预测性.mp4
Z/ h) |5 ]5 |; S5 X22.模型的平稳性、模型调优以及代码讲解.mp4
' d1 K P: J* C23.神经网络模型的概述、激活函数与损失函数.mp4# Y* J' n- g( ]' B7 _# E
24.反向传播法.mp4
9 B1 V- v5 Q( l4 V/ M3 f/ v25.实际案例.mp43 m: {. f$ m) L4 g; f2 j& i0 v+ K' N
26.代码讲解.mp41 k- d4 n9 i. v' |
27.Gradient Boosting的概念.mp4" M! ^ w) ~9 k
28.GBDT模型简介.mp4
5 s3 v4 K+ a, k6 ` O- p; R- M29.GBDT的升级版：XGBoost.mp4" r3 }7 @* J* u7 C! ]
30.XGBoost模型在信贷风控中的应用.mp4 j4 U. f, J% s3 _# ^1 L; \
31.元模型与集成模型.mp4. Z1 a/ l8 ]' f8 {) E
32.Bagging.mp4, m. j j" A9 o& q( b5 @$ B
33.Boosting.mp4
4 M, S/ e7 G* W9 D6 o F34.Stacking.mp4/ f- Y8 t1 ?$ t/ L) v3 _+ K3 ?
35.案例及代码.mp41 n% V, w2 U5 L5 A
36.基本概念.mp4
* H8 E, b3 `6 F4 X& T" ]37.特征构造.mp4 n* t' @9 v1 G4 N5 ]4 ?
38.模型开发.mp4
& |: F: C4 E5 m) x; B9 ]39.标签缺失的定义.mp4! \, \( ~& n$ [& U7 |
40.补全标签的方法（上）.mp4
h8 c4 g/ V l I! e* \( t41.补全标签的方法（下）.mp49 p2 }/ M1 _, e( t$ j2 G9 s
42.案例与代码.mp4$ b2 b: L% S9 N1 ~# R' i% R! G
43.过采样与欠采样.mp4
* T# s" {& n ?" [% ?. r44.SMOTE.mp4) \) b$ z6 W# F; Z% U, g
45.样本权重法与案例.mp4 L; Q- z2 ?' U7 r6 t
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雷达卡
发表于 2020-9-8 00:13:00
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照妖镜
发表于 2020-9-8 05:55:45
