金融风控实战入门

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金融风控实战入门 | ├──第八课 模型融合.vep 674.21M | ├──第八课第1节:采样算法回顾.vep 69.46M | ├──第八课第3节:模型融合方法.vep 142.62M | ├──第八课第4节:逻辑回归和GBDT介绍.vep 155.96M | ├──第八课...

金融风控实战入门
| ├──第八课 模型融合.vep 674.21M
| ├──第八课第1节:采样算法回顾.vep 69.46M
| ├──第八课第3节:模型融合方法.vep 142.62M
| ├──第八课第4节:逻辑回归和GBDT介绍.vep 155.96M
| ├──第八课第5节:逻辑回归和GBDT融合.vep 75.62M
| ├──第八课第6节:实战:模型融合看模型效果.vep 120.11M
| ├──第八课第二节:模型融合介绍.vep 49.62M
| ├──第二课 主流产品核心技术概述.vep 337.00M
| ├──第二课 主流产品核心技术概述_1.vep 337.15M
| ├──第二课第1节:生肖属相单变量分析.vep 88.30M
| ├──第二课第3节:决策树规则挖掘实战.vep 119.94M
| ├──第二课第4节:变量衍生.vep 57.74M
| ├──第二课第5节:训练模型和分析结果.vep 74.26M
| ├──第二课第二节:业内产品:今日头条与腾讯社交广告.vep 157.70M
| ├──第九课 迁移学习.vep 652.41M
| ├──第九课第1节:为什么做迁移学习?.vep 65.77M
| ├──第九课第3节:模型迁移学习方法.vep 123.24M
| ├──第九课第4节:几个统计分布概念.vep 58.87M
| ├──第九课第5节:主要任务实现方法.vep 44.45M
| ├──第九课第6节:TrAdaBoost算法.vep 69.86M
| ├──第九课第二节:主要任务和增量学习.vep 105.44M
| ├──第九课第七节:实战:跨国家跨场景迁移模型.vep 136.99M
| ├──第六课 集成算法.vep 657.97M
| ├──第六课第1节:评分卡复习.vep 77.41M
| ├──第六课第3节:XGboost参数.vep 176.22M
| ├──第六课第4节:调参策略.vep 36.05M
| ├──第六课第5节:LightGBM做评分卡.vep 114.49M
| ├──第六课第6节:LightGBM评分卡结果.vep 101.40M
| ├──第六课第二节:XGboost介绍.vep 47.19M
| ├──第六课第七节:LightGBM和逻辑回归结果对比.vep 52.20M
| ├──第七课 不均衡学习.vep 621.18M
| ├──第七课第1节:不均衡学习介绍.vep 45.82M
| ├──第七课第3节:标签分裂.vep 59.69M
| ├──第七课第4节:代价敏感.vep 78.85M
| ├──第七课第5节:采样算法SMOTE.vep 83.99M
| ├──第七课第6节:采样算法续.vep 66.59M
| ├──第七课第二节:下探和半监督学习.vep 72.75M
| ├──第七课第七节:实战:用采样算法看模型效果.vep 137.53M
| ├──第三课 特征工程(上).vep 537.68M
| ├──第三课 特征工程(上)_1.vep 537.71M
| ├──第三课第1节:油品数据分析.vep 107.50M
| ├──第三课第1节:油品数据分析_1.vep 107.47M
| ├──第三课第3节:预览数据.vep 75.69M
| ├──第三课第3节:预览数据_1.vep 75.71M
| ├──第三课第4节:数值型数据处理.vep 112.05M
| ├──第三课第4节:数值型数据处理_1.vep 112.12M
| ├──第三课第5节:时间和文本型数据处理.vep 56.82M
| ├──第三课第6节:基于时间序列进行特征衍生.vep 136.89M
| ├──第三课第6节:基于时间序列进行特征衍生_1.vep 136.96M
| ├──第三课第二节:特征工程介绍.vep 22.41M
| ├──第三课第七节:基于时间序列进行特征衍生续.vep 42.82M
| ├──第十二课 社交网络分析与金融反欺诈.vep 381.41M
| ├──第十二课第1节:设备指纹.vep 53.74M
| ├──第十二课第3节:知识图谱风控应用.vep 73.12M
| ├──第十二课第4节:PageRank算法.vep 61.88M
| ├──第十二课第5节:其他复杂网络.vep 88.66M
| ├──第十二课第6节:LPA算法和代码实现.vep 47.46M
| ├──第十二课第二节知识图谱介绍.vep 61.61M
| ├──第十二课第七节:案例分享.vep 99.00M
| ├──第十课 深度学习与金融风控.vep 740.69M
| ├──第十课第1节:课前知识回顾.vep 64.72M
| ├──第十课第4节:风控场景RNN应用.vep 70.82M
| ├──第十课第5节:为什么用LSTM算法.vep 91.66M
| ├──第十课第6节:风控场景CNN应用.vep 45.91M
| ├──第十课第8节:其他算法应用.vep 138.43M
| ├──第十课第二节:欺诈风险.vep 50.15M
| ├──第十课第七节:Word二vec应用.vep 114.32M
| ├──第十一课 异常检测实战.vep 471.49M
| ├──第十一课第1节:课前知识回顾.vep 83.03M
| ├──第十一课第3节:反欺诈无标签建模方法.vep 57.16M
| ├──第十一课第3节:反欺诈无标签建模方法_1.vep 57.18M
| ├──第十一课第3节:反欺诈无标签建模方法_3.vep 57.18M
| ├──第十一课第3节:反欺诈无标签建模方法_二.vep 57.16M
| ├──第十一课第4节:异常检测算法介绍.vep 59.67M
| ├──第十一课第5节:Z-score和KNN异常检测算法.vep 49.99M
| ├──第十一课第6节:LOF异常检测算法.vep 130.13M
| ├──第十一课第8节:Lsolation Forest应用.vep 65.82M
| ├──第十一课第二节:发欺诈难点.vep 55.58M
| ├──第十一课第七节:Lsolation Forest异常检测算法.vep 81.53M
| ├──第四课 特征工程(下).vep 282.71M
| ├──第四课第1节:特征选择介绍.vep 60.93M
| ├──第四课第3节:特征选择Wrapper和Embedded.vep 35.43M
| ├──第四课第5节:模型遇到的问题续.vep 53.14M
| ├──第四课第8节:变量稳定性.vep 50.85M
| ├──第四课第二节:特征选择Filter.vep 45.64M
| ├──第四课第七节:变量共线性.vep 34.22M
| ├──第五课 逻辑回归评分卡.vep 814.33M
| ├──第五课第1节:评分卡介绍.vep 97.05M
| ├──第五课第3节:模型评价KS值.vep 88.56M
| ├──第五课第4节:再做特征筛选.vep 159.38M
| ├──第五课第5节:生成分析报告.vep 144.50M
| ├──第五课第6节:打分系统.vep 183.05M
| ├──第五课第二节:逻辑回归建立评分

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