如何搭建金融信贷风控中的机器学习模型-45章全价值799

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01.数据分析的基本概念.mp4
/ ~$ T# i6 W& ^02.数据可视化.mp4
& l# X5 C! F" i# [$ u" E$ \' {03.数据分析的常用模型.mp4
/ K1 w$ @# o5 [; J: H  K  v6 i! M  v- C04.数据分析的常用工具.mp4
05.互联网金融简介和特点.mp4
: }8 k7 ]7 o6 g; Z06.互联网金融的主要模式.mp4
07.常见的个人信贷产品.mp4
) `% a1 ^% e2 `% d+ V) @3 R) B08.个贷产品中的风险（上）.mp4
! B! y: E# z/ r& ~09.个贷产品中的风险（下）.mp4
10.评分卡模型简介.mp4
11.特征构造.mp4
8 h. r! V7 s' u7 w( l12.数据的质量检验.mp4
13.代码实现.mp4
14.特征的分箱.mp4
0 G% F% h# g5 v, _15.特征信息值与数值编码、单变量分析 、多变量分析.mp4
16.概念补充说明.mp4
4 M4 {) x3 o2 w; V) h* R8 C) b17.代码实现.mp4
* o! O* E; m. J( q' C18.逻辑回归模型的基本概念.mp4
3 T; {3 D0 `$ \& A/ [19.基于LR模型的评分卡构建工作.mp4
20.尺度化2.mp4
; }. P' y! U, i; s0 r, ~7 F) K8 h21.模型的区分度与预测性.mp4
' U6 j) g- `/ u2 ^22.模型的平稳性、模型调优以及代码讲解.mp4
& q# E) i/ t$ g9 A23.神经网络模型的概述、激活函数与损失函数.mp4
8 k7 @* A- H+ P( r# \1 {0 M24.反向传播法.mp4
25.实际案例.mp4
26.代码讲解.mp4
- R( r  {- Z& p3 q9 D27.Gradient Boosting的概念.mp4
6 i" Z, i- R: w# `* c, |' m28.GBDT模型简介.mp4
29.GBDT的升级版：XGBoost.mp4
) `: p; a1 V) \& D1 J$ c30.XGBoost模型在信贷风控中的应用.mp4
31.元模型与集成模型.mp4
32.Bagging.mp4
( A3 I; `6 P& y" Y: r8 e33.Boosting.mp4
34.Stacking.mp4
35.案例及代码.mp4
) k' n/ k/ I3 I. ?+ T7 V  \36.基本概念.mp4
% m% C! C' S6 B- b37.特征构造.mp4
38.模型开发.mp4
3 X) U7 j5 g( d8 @$ z% K39.标签缺失的定义.mp4
40.补全标签的方法（上）.mp4
; \- a+ a0 j! T$ x) k4 u8 r41.补全标签的方法（下）.mp4
42.案例与代码.mp4
; p0 o4 n8 q% _2 \43.过采样与欠采样.mp4
4 P! ]3 d# u5 Q2 T/ |$ B6 f2 g6 I44.SMOTE.mp4
# Z6 I0 R$ B& J& {5 b45.样本权重法与案例.mp4

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bhnddowinf

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rooffy

[机器学习] 天善如何搭建金融信贷风控中的机器学习模型-45章全价值799

UlissesJR

天善如何搭建金融信贷风控中的机器学习模型-45章全价值799

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