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智能风控:原理、算法与工程实践
hdw2000 2020-01-16

智能风控:原理、算法与工程实践》基于Python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,《智能风控:原理、算法与工程实践》得到了风控领域9位专家的高度评价。

智能风控:原理、算法与工程实践》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。

与市面上许多风控建模相关的图书不同,《智能风控:原理、算法与工程实践》主要使用机器学习方法进行信用管理,而不是使用传统的统计分析手段与逻辑回归评分卡的内容。有关构建信贷评分卡的内容,《智能风控:原理、算法与工程实践》最后的参考文献中所列的书籍已经讲解得非常透彻了,因此传统评分卡在《智能风控:原理、算法与工程实践》中仅以对比机器学习评分卡的形式出现。对于信贷领域的基础概念,《智能风控:原理、算法与工程实践》不作过多展开,只对《智能风控:原理、算法与工程实践》中涉及的部分加以解释。

智能风控:原理、算法与工程实践》初稿的篇幅是目前的两倍以上,详细介绍了风控领域每一个场景的算法原理及业务逻辑,但经与专业人士反复探讨,笔者最终决定将与参考文献中所列图书重合度较高的内容去掉,而将笔墨集中在解决问题相关的算法及实际应用上。

智能风控:原理、算法与工程实践》的大部分章节都由问题、算法、案例三部分组成。期望读者通过对《智能风控:原理、算法与工程实践》的阅读,可以更快、更好地解决实际问题,而非纸上谈兵。《智能风控:原理、算法与工程实践》中的案例大多为业内尚未普及的前沿案例,希望能够对读者有所启发。

智能风控:原理、算法与工程实践》中有大量公式和代码,为提高可读性,特邀请资深设计师毛鑫宇老师为《智能风控:原理、算法与工程实践》手绘素材及插图,希望在保证内容丰富、严谨、实用的同时,让读者感受到读书的乐趣。

智能风控:原理、算法与工程实践

PC版

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