如何搭建金融信贷风控中的机器学习模型

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如何搭建金融信贷风控中的机器学习模型


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01.数据分析的基本概念.mp4 02.数据可视化.mp4 03.数据分析的常用模型.mp4 04.数据分析的常用工具.mp4 05.互联网金融简介和特点.mp4 06.互联网金融的主要模式.mp4 07.常见的个人信贷产品.mp4 08.个贷产品中的风险（上）.mp4 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 12.数据的质量检验.mp4 13.代码实现.mp4 14.特征的分箱.mp4 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 17.代码实现.mp4 18.逻辑回归模型的基本概念.mp4 19.基于LR模型的评分卡构建工作.mp4 20.尺度化2.mp4 21.模型的区分度与预测性.mp4 22.模型的平稳性、模型调优以及代码讲解.mp4 23.神经网络模型的概述、激活函数与损失函数.mp4 24.反向传播法.mp4 25.实际案例.mp4 26.代码讲解.mp4 27.Gradient Boosting的概念.mp4 28.GBDT模型简介.mp4 29.GBDT的升级版：XGBoost.mp4 30.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 33.Boosting.mp4 34.Stacking.mp4 35.案例及代码.mp4 36.基本概念.mp4 37.特征构造.mp4 38.模型开发.mp4 39.标签缺失的定义.mp4 40.补全标签的方法（上）.mp4 41.补全标签的方法（下）.mp4 42.案例与代码.mp4 43.过采样与欠采样.mp4 44.SMOTE.mp4 45.样本权重法与案例.mp4 课件资料 游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

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