综合案例2-信用评分卡模型(上)
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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
你将会学到
结合实践案例,学习数据挖掘机器学习算法
- LightGBM原理与代码实现
- 信用评分与金融反欺诈双案例实践
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。
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自动连播
- 第一章 LightGBM算法的原理介绍
- 1-1试看 为什么要学习LightGBM模型04:48
- 1-2试看 LightGBM的基本数学原理概述05:45
- 1-3LightGBM模型的简单代码实践05:09
- 第二章 案例实战 – 金融反欺诈模型
- 2-1综合案例1-金融反欺诈模型(上)10:21
- 2-2综合案例1-金融反欺诈模型(下)06:33
- 第三章 案例实战 – 信用评分卡模型
- 3-1综合案例2-信用评分卡模型(上)08:09
- 3-2综合案例2-信用评分卡模型(下)05:28
- 3-3综合测试查看练习
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