又到了每周三的送書時(shí)刻啦！今天給大家?guī)?lái)的是《Python金融大數(shù)據(jù)風(fēng)控建模實(shí)戰(zhàn)：基于機(jī)器學(xué)習(xí)》！

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簡(jiǎn)介

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這是一本基于Python語(yǔ)言的金融大數(shù)據(jù)風(fēng)控建模入門讀物。書中結(jié)合人工智能領(lǐng)域流行的機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行信用評(píng)分卡模型構(gòu)建，從而解決金融領(lǐng)域*為核心的風(fēng)險(xiǎn)控制問題。

共19章，分為4篇。第1篇“智能風(fēng)控背景”，旨在由淺入深地引領(lǐng)讀者走進(jìn)金融科技領(lǐng)域，帶領(lǐng)他們了解智能風(fēng)控的相關(guān)知識(shí)，并全面、系統(tǒng)地認(rèn)識(shí)評(píng)分卡；第2篇“評(píng)分卡理論與實(shí)戰(zhàn)基礎(chǔ)”，圍繞評(píng)分卡構(gòu)建的完整流程，向讀者一一講述每個(gè)環(huán)節(jié)的理論知識(shí)，并進(jìn)行代碼實(shí)踐，幫助讀者獲得從0到1構(gòu)建評(píng)分卡模型的工程能力；第3篇“評(píng)分卡理論與實(shí)戰(zhàn)進(jìn)階”，旨在從建模中可能遇到的問題出發(fā)，提供一些解決問題或提升模型效果的思路，使建立的評(píng)分卡具有更好的業(yè)務(wù)適應(yīng)能力及預(yù)測(cè)能力；第4篇“Lending Club數(shù)據(jù)集實(shí)戰(zhàn)”，結(jié)合真實(shí)信貸場(chǎng)景的數(shù)據(jù)集，帶領(lǐng)讀者完成從數(shù)據(jù)分析到評(píng)分卡生成的各個(gè)流程，旨在讓讀者體驗(yàn)真實(shí)的場(chǎng)景，掌握評(píng)分卡實(shí)戰(zhàn)技能，同時(shí)為讀者在實(shí)際工作中構(gòu)建評(píng)分卡提供參考。

本書適合有一定Python語(yǔ)言基礎(chǔ)的金融風(fēng)控從業(yè)人員閱讀，也適合想要學(xué)習(xí)人工智能如何應(yīng)用于金融場(chǎng)景中的開發(fā)人員及業(yè)務(wù)人員閱讀。另外，金融、計(jì)算機(jī)等相關(guān)專業(yè)的學(xué)生，以及金融科技從業(yè)人員及相關(guān)培訓(xùn)學(xué)員也可將本書作為教材或者興趣讀物閱讀。

編輯推薦

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結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，進(jìn)行信用評(píng)分卡模型的構(gòu)建

手把手帶領(lǐng)讀者零門檻學(xué)習(xí)金融領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)控制

理清業(yè)務(wù)：立足業(yè)務(wù)場(chǎng)景，深入剖析金融大數(shù)據(jù)風(fēng)控建模的全流程

算法精講：詳解算法原理，系統(tǒng)梳理不同算法的異同與應(yīng)用場(chǎng)景

代碼實(shí)踐：提供完整的源代碼和詳細(xì)的代碼注釋，帶領(lǐng)讀者動(dòng)手實(shí)踐

項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：以真實(shí)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過(guò)實(shí)際項(xiàng)目從0到1進(jìn)行全流程實(shí)戰(zhàn)

精華內(nèi)容：

智能風(fēng)控背景篇：

金融科技介紹

機(jī)器學(xué)習(xí)介紹

評(píng)分卡模型介紹

評(píng)分卡理論與實(shí)戰(zhàn)基礎(chǔ)篇：

數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理

變量編碼方法

變量分箱方法

變量選擇

Logistic回歸模型

模型的評(píng)估指標(biāo)

評(píng)分卡分?jǐn)?shù)轉(zhuǎn)化

模型在線監(jiān)控

評(píng)分卡理論與實(shí)戰(zhàn)進(jìn)階篇：

樣本不均衡處理

特征工程進(jìn)階

決策樹模型

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

支持向量機(jī)模型

集成學(xué)習(xí)

模型融合

Lending Club數(shù)據(jù)集實(shí)戰(zhàn)篇：

完整的模型開發(fā)與實(shí)現(xiàn)

作者介紹

王青天? 碩士，曾任某互聯(lián)網(wǎng)金融公司機(jī)器學(xué)習(xí)研究工程師，從事風(fēng)控建模工作。對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)、風(fēng)控建模、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等方向有濃厚的興趣和廣泛的研究。

孔越? 博士，曾留學(xué)英國(guó)劍橋大學(xué)。涉獵金融風(fēng)控和“AI 藥物研發(fā)”等多個(gè)人工智能應(yīng)用領(lǐng)域。曾參與多項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目和歐洲科研基金項(xiàng)目，發(fā)表多篇SCI論文。

目錄介紹

第1章? 金融科技介紹 2

第2章? 機(jī)器學(xué)習(xí)介紹 17

第3章? 評(píng)分卡模型介紹 25

第4章? 數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理 48

第5章? 變量編碼方法 66

第6章? 變量分箱方法 89

第7章? 變量選擇 109

第8章? Logistic回歸模型 123

第9章? 模型的評(píng)估指標(biāo) 136

第10章? 評(píng)分卡分?jǐn)?shù)轉(zhuǎn)化 157

第11章? 模型在線監(jiān)控 169

第12章? 樣本不均衡處理 180

第13章? 特征工程進(jìn)階 206

第14章? 決策樹模型 229

第15章? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 241

第16章? 支持向量機(jī)模型 257

第17章? 集成學(xué)習(xí) 286

第18章? 模型融合 317

第19章? 完整的模型開發(fā)實(shí)現(xiàn) 330

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