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& r4 i; |% b2 m0 C/ V1 j
02.数据可视化.mp4
5 X' T3 y* N0 U0 K03.数据分析的常用模型.mp49 x( E/ ?0 v8 c/ Z
04.数据分析的常用工具.mp49 F" d! p+ `2 x5 Q/ s
05.互联网金融简介和特点.mp4
! [3 S7 m! W4 w k1 _4 s06.互联网金融的主要模式.mp4" j# O3 I; `& u& K! e% n
07.常见的个人信贷产品.mp4
6 `; z8 P% N. V08.个贷产品中的风险（上）.mp42 a S, q( T( O* }; H
09.个贷产品中的风险（下）.mp4
" f5 H0 Z, F( @10.评分卡模型简介.mp44 i; X! s3 _" d6 E9 s( @/ K" k
11.特征构造.mp46 ~2 o2 n4 @; Q% o2 u9 t w. z
12.数据的质量检验.mp4
. b7 b* u. ]$ _9 ^* T1 ]13.代码实现.mp41 B& K m. `9 W& v
14.特征的分箱.mp4: P4 ~! g7 W+ I8 L
15.特征信息值与数值编码、单变量分析 、多变量分析.mp4, }* C* I5 Q! b# S5 ^
16.概念补充说明.mp4
2 @! Q! x* a9 m# w) v% b" q, b2 S8 B) V17.代码实现.mp4' {" I6 i8 z, `* q
18.逻辑回归模型的基本概念.mp4$ e( [) i: D- E* y. z6 }: D/ E
19.基于LR模型的评分卡构建工作.mp4
- Y5 L. P$ k7 E8 T% x4 D" g d2 m20.尺度化2.mp4- F/ x l" `/ \; Z
21.模型的区分度与预测性.mp4) C0 v7 T) g- n+ m; B) k; v& I
22.模型的平稳性、模型调优以及代码讲解.mp4
' x6 o% n" L; w# K% R23.神经网络模型的概述、激活函数与损失函数.mp4
8 X) Y0 e* h# o$ {% M- `3 ?24.反向传播法.mp4
* ]6 l; m, e# ~25.实际案例.mp44 ]+ [$ S/ a9 v; }
26.代码讲解.mp4
; K3 L, q2 Y5 |& ^, d7 a! C+ J27.Gradient Boosting的概念.mp4; j, T) e+ T, W, x* @, c
28.GBDT模型简介.mp4
; A7 u9 ]* d$ I9 P29.GBDT的升级版：XGBoost.mp4
; }4 d4 i# d% K4 q& A& g7 m30.XGBoost模型在信贷风控中的应用.mp4
/ u$ k0 D8 P. U6 Q31.元模型与集成模型.mp4, E2 p Y9 H6 \) N; Z" R: E: C
32.Bagging.mp45 @4 N4 }/ W8 m1 Y/ X, t9 u
33.Boosting.mp4
; [; X4 ~# T( o. k; G34.Stacking.mp4
( }5 b3 ~: |7 S* ]& T35.案例及代码.mp42 s" z9 q' u7 ?% _ h6 U
36.基本概念.mp4
* I/ N: d* w1 y2 U s! t/ Y t37.特征构造.mp46 j. Y7 ?" M9 u2 T% E
38.模型开发.mp45 I @- T: e" x' F
39.标签缺失的定义.mp4
7 E# i5 o6 A9 ~" o7 k, h40.补全标签的方法（上）.mp4- ^3 |' Y1 P) Z* n" u2 M& h$ {8 j+ T
41.补全标签的方法（下）.mp4
% P6 F, \( \8 c' p9 ~42.案例与代码.mp4, ^; C: J6 o, U9 `$ _
43.过采样与欠采样.mp4- F, D; \+ U4 C, }2 g" m9 B
44.SMOTE.mp47 d6 e. y5 U7 Q6 ]- Z+ R9 S$ [
45.样本权重法与案例.mp40 H- C& U' m7 ]; K% a6 K5 u
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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
