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機器學習基礎:從入門到求職
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本書是一本機器學習算法方面的理論+實踐讀物,主要包含機器學習基礎理論、回歸模型、分類模型、聚類模型、降維模型和深度學習模型六大部分。機器學習基礎理論部分包含第1、2章,主要介紹機器學習的理論基礎和工程實踐基礎。第3章是回歸模型部分,主要包括模型的建立、學習策略的確定和優化算法的求解過程,最后結合三種常見的線性回歸模型實現了一個房價預測的案例。第4至11章詳細介紹了幾種常見的分類模型,包括樸素貝葉斯模型、K近鄰模型、決策樹模型、Logistic回歸模型、支持向量機模型、隨機森林模型、AdaBoost模型和提升樹模型,每一個模型都給出了較為詳細的推導過程和實際應用案例。第12章系統介紹了五種常見的聚類模型,包括K-Means聚類、層次聚類、密度聚類、譜聚類和高斯混合聚類,每一個模型的原理、優缺點和工程應用實踐都給出了較為詳細的說明。第13章系統介紹了四種常用的降維方式,包括奇異值分解、主成分分析、線性判別分析和局部線性嵌入,同樣給出了詳細的理論推導和分析。最后兩章分別是詞向量模型和深度神經網絡模型,其中,詞向量模型詳細介紹了Word2Vec和Doc2Vec模型的原理推導和應用;深度神經網絡模型系統介紹了深度學習相關的各類基礎知識。

胡歡武編著 ·人工智能 ·12.3萬字

大數據智能風控:模型、平臺與業務實踐
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這是一本深入講解智能風控理論體系和風控全生命周期業務實踐的著作。作者基于在銀行業10余年的風控經驗,首先詳細講解了“大數據、模型、風控平臺”三位一體的智能風控體系,能為風控實踐提供扎實的理論指導;然后圍繞風控的全生命周期,從貸前評估、貸中監控、貸后管理以及智能反欺詐、智能催收等角度全面講解了智能風控的業務實踐,深刻揭示了智能風控體系的精髓。第1~2章全面而深入地探討了智能風控的背景知識:首先對基礎信貸業務進行了細致解析,讀者可以從中了解其運作方式和重要性;然后,梳理了智能風控是如何隨著技術的進步和市場的需求逐漸成熟和完善的。第3~5章圍繞“數據、模型、風控平臺”三位一體的智能風控理論體系展開:首先介紹了內部數據、外部數據、個人征信數據在智能風控中的應用,以及智能數據體系的構建;然后深入探討了智能風控模型的算法、評價指標、開發流程;最后講解了風控平臺的理論框架、設計原則、架構設計、建設流程以及決策引擎的建設。第6~8章圍繞風控的全生命周期探討了風控策略在實際業務中的應用,包括貸前評估、貸中監控、貸后管理,以及智能反欺詐和智能催收體系的建設和業務實踐,能幫助讀者將理論知識轉化為實際操作能力,更好地應對現實業務中的挑戰。第9章對智能風控的未來發展進行了展望,不僅為讀者揭示了未來的機遇,也提供了對于如何應對未來挑戰的思考。

鄧甄 李欽 ·人工智能 ·17.4萬字

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