金融领域下的数据挖掘算法应用:LightGBM模型

中级结合实践案例,学习数据挖掘机器学习算法

新课榜    第7 更新: 2021/09/02

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  • 课程介绍
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  • 专题套餐

你将会学到:

  • LightGBM原理与代码实现
  • 信用评分与金融反欺诈双案例实践

适合人群:

1、对Python大数据分析、数据挖掘以及机器学习感兴趣的学习者 2、有Python基础,对数据建模感兴趣的朋友 3、想要了解机器学习如何在金融科技领域进行应用的同学

课程目标:

结合实践案例,学习数据挖掘机器学习算法

课程简介:

课程介绍:

本课程为金融领域下的数据挖掘算法应用系列课程的第七门课。

本系列课程不仅仅讲解机器学习的模型理论,更重要的是,将大量金融相关案例融合在了其中,每一个算法下,都会有配套的案例帮助你强化理论,拓展思路,提升自己的应用能力。

这套课程涉及到的一些机器学习的模型与案例都是非常经典的,包括线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型、Adaboost模型、GBDT模型、XGboost模型以及LightGBM模型,以及非监督式学习模型:聚类分群,智能推荐算法,还有关联分析模型。


课程特点:

第一:快速入门,深入浅出。我们每个课程中,都包涵了基本数据原理以及简单的代码实践,从而获得一个高效的快速入门。

第二:注重实战,案例为王。这也是我非常看重的一点,这个机器学习呀,你不能就理论讲理论,一定要结合案例实战,结合工作场景,才能有一个更好的效果。


为什么要学习这门课程:

学习这套课程后,你将从中收获满满。

第一、你将入门并提升Python大数据分析与机器学习的水平。

第二,你能够提升个人综合能力,快速适应数字化转型的新时代。

第三,你将会培养数据化的思维,熟悉数据建模思路。

第四,你将了解机器学习在金融科技等领域的具体应用,掌握基础分析能力。


7.LightGBM模型 dagang.png

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课程大纲-金融领域下的数据挖掘算法应用:LightGBM模型

资料下载
  • 第1章 LightGBM算法的原理介绍

    10分钟2节

  • 第2章 案例实战 – 金融反欺诈模型

    16分钟2节

  • 第3章 案例实战 – 信用评分卡模型

    13分钟3节

  • 3-1

    综合案例2-信用评分卡模型(上)

    「仅限付费用户」点击下载“7.LightGBM模型.rar”

    [08:03] 开始学习
  • 3-2

    综合案例2-信用评分卡模型(下)

    「仅限付费用户」点击下载“7.LightGBM模型.pdf”

    [05:18] 开始学习
  • 3-3

    综合测试

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