具體描述
梅子行
風控技術專傢、AI技術專傢和算法專傢，現就職於滿幫科技，負責機器學習在風控領域的算法優化。曆任多傢知名金融科技公司的風控算法研究員、數據挖掘工程師。
師承Experian、Discover等企業的風控專傢，擅長深度學習、復雜網絡、遷移學習、異常檢測等非傳統機器學習方法，熱衷於數據挖掘以及算法的跨領域優化實踐。
內容介紹
本書基於Python全麵介紹瞭機器學習在信貸風控領域的應用與實踐，從原理、算法與工程實踐3個維度全麵展開，包含21種實用算法和26個解決方案。
作者是智能風控、人工智能和算法領域的資深專傢，曾在多加知名金融科技企業從事風控算法方麵的研究與實踐，經驗豐富，本書得到瞭風控領域9位專傢的高度評價。
全書一共8章，每個章節都由問題、算法、案例三部分組成，具有係統性和實戰性。
第1-2章講解瞭信貸業務的基礎知識以及常用的規則引擎、信用評估引擎的建模方法。
第3章以項目冷啓動為背景，講解瞭風控領域應用廣泛的遷移學習方法。
第4-5章介紹瞭幸存者偏差與不均衡學習中所使用的無監督學習與半監督學習方法。
第6章闡述瞭無監督的異常識彆算法，該算法常用於數據清洗與冷啓動項目，是反欺詐引擎中常用的個體欺詐檢測方法。
第7章分享瞭一些經作者實踐證明效果較好的模型優化方法，並對模型融閤的思路進行瞭較為詳細的介紹。
第8章重點講解瞭知識圖譜相關的復雜網絡基礎知識及網絡錶示學習方法，其中的社區發現算法常用於團夥欺詐檢測。此外，本章中的部分方法對信用評估模型的優化也有很大幫助。
用戶評價
##瞭解一下
評分##看瞭幾個月，走馬觀花看的，很多細節還得迴去重新好好看看，感覺算是風控機器學習入門書吧，彆捲我嗚嗚嗚
評分##感覺像博客拼接，特彆後半段，講又講不清楚，頭疼
評分 評分 評分##一般般，看瞭兩本風控的書。內容大同小異。都不夠深入，大多內容博客上都有，缺少實操經驗和沉澱
評分##大多都是講個很淺的概念，但優點是覆蓋的麵很廣。要吸收消化還是要碼一遍代碼
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