智能风控：原理 算法与工程实践中文版怎么样?
内容介绍
本书基于Python全面介绍了机器学习在信贷风控领域的应用与实践，从原理、算法与工程实践3个维度全面展开，包含21种实用算法和26个解决方案。
作者是智能风控、人工智能和算法领域的资深专家，曾在多加知名金融科技企业从事风控算法方面的研究与实践，经验丰富，本书得到了风控领域9位专家的高度评价。
全书一共8章，每个章节都由问题、算法、案例三部分组成，具有系统性和实战性。
第1-2章讲解了信贷业务的基础知识以及常用的规则引擎、信用评估引擎的建模方法。
第3章以项目冷启动为背景，讲解了风控领域应用广泛的迁移学习方法。
第4-5章介绍了幸存者偏差与不均衡学习中所使用的无监督学习与半监督学习方法。
第6章阐述了无监督的异常识别算法，该算法常用于数据清洗与冷启动项目，是反欺诈引擎中常用的个体欺诈检测方法。
第7章分享了一些经作者实践证明效果较好的模型优化方法，并对模型融合的思路进行了较为详细的介绍。
第8章重点讲解了知识图谱相关的复杂网络基础知识及网络表示学习方法，其中的社区发现算法常用于团伙欺诈检测。此外，本章中的部分方法对信用评估模型的优化也有很大帮助。
作者简介:
梅子行 风控技术专家、AI技术专家和算法专家，现就职于满帮科技，负责机器学习在风控领域的算法优化。历任多家知名金融科技公司的风控算法研究员、数据挖掘工程师。 师承Experian、Discover等企业的风控专家，擅长深度学习、复杂网络、迁移学习、异常检测等非传统机器学习方法，热衷于数据挖掘以及算法的跨领域优化实践。
目录:
第1章 风控建模与规则挖掘 / 1
第2章 集成模型评分卡 / 21
第3章 迁移学习与冷启动 / 61
第4章 幸存者偏差 / 95
第5章 不均衡学习 / 113
第6章 异常检测 / 132
第7章 模型优化 / 145
第8章 知识图谱 / 184
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