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小象-金融风控项目实战

【15356】-小象-金融风控项目实战

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  • 资源简介:小象-金融风控项目实战
  • 详细描述

    小象-金融风控项目实战


     
    1.1《金融风控基础》-L2阶段学习说明.mp4_ev.mp4
    1.2 《金融风控基础》一金融风控知识与架构.mp4_ev.mp4
    1.3 《金融风控基础》一金融风控与评分卡基础.mp4_ev.mp4
    1.4 《金融风控基础》一算法模型与大数据风控.mp4_ev.mp4
    1.5 《金融风控基础》一大型互联网公司的风控与工作技能专业知识.mp4_ev.mp4
    1.6 《金融风控基础》一金融风控面试十二问.mp4_ev.mp4
    1.7 《金融风控基础》一金融风控面试算法手册.mp4_ev.mp4
    1.8 《金融风控基础》一金融风控面试业务手册.mp4_ev.mp4
    1.9 《金融风控基础》一金融风控面试SQL考核速查表.mp4_ev.mp4
    2.1《信用评分卡模型构建》项目一金融信用评分卡模型原理与考点.mp4_ev.mp4
    2.2《信用评分卡模型构建》项目一金融信用评分卡模型案例.mp4_ev.mp4
    2.3《信用评分卡模型构建》项目一评分卡建模核心环节与通用代码模板.mp4_ev.mp4
    2.4《信用评分卡模型构建》项目一评分卡建模评估方法.mp4_ev.mp4
    3.1 《拍拍贷金融风控建模与调优》项目一互联网金融风控模型详细解决方案讲解.mp4_ev.mp4
    3.2 《拍拍贷金融风控建模与调优》项目一互联网金融风控模型代码讲解.mp4_ev.mp4
    4.1 《马上消费金融风控模型》项目一马上金融风控背景与方案讲解.mp4_ev.mp4
    4.2 《马上消费金融风控模型》项目一马上金融风控代码单模型1.mp4_ev.mp4
    4.3 《马上消费金融风控模型》项目一马上金融风控代码单模型2.mp4_ev.mp4
    4.4 《马上消费金融风控模型》项目一马上金融风控代码第一名方案简介.mp4_ev.mp4
    4.5 《马上消费金融风控模型》项目一马上金融风控代码第一名方案代码.mp4_ev.mp4
    5.1 《企业经营风险预测建模》项目一项目背景与数据说明.mp4_ev.mp4
    5.2 《企业经营风险预测建模》项目-solution1的解法说明与模板.mp4_ev.mp4
    5.4 《企业经营风险预测建模》项目-solution2的解法思路代码讲解和总结.mp4_ev.mp4
    6.1 《分组项目说明》一风控项目说明.mp4_ev.mp4
    7.1 《互联网广告反欺诈建模》项目一互联网广告反欺诈问题场景介绍.mp4_ev.mp4
    7.2《互联网广告反欺诈建模》项目一场景数据分析与建模方案.mp4_ev.mp4
    7.3 《互联网广告反欺诈建模》项目一反欺诈进阶集成解法之LightGBM.mp4_ev.mp4
    7.4 《互联网广告反欺诈建模》项目一反欺诈进阶集成解法之神经网络.mp4_ev.mp4
    8.1 《银行信贷违约检测解决方案》项目一厦门国际银行银行信贷违约检测数据与解决思路介绍_ev.mp4
    8.2 《银行信贷违约检测解决方案》项目一厦门国际银行银行信贷违约检测解决方案.mp4_ev.mp4
    8.3 《银行信贷违约检测解决方案》项目一厦门国际银行银行信贷违约检测数据分析与特征工程_ev.mp4
    8.4 《银行信贷违约检测解决方案》项目一厦门国际银行银行信贷违约检测建模调优实现.mp_ev.mp4
    8.5 《银行信贷违约检测解决方案》项目一厦门国际银行客户与资产流失预警背景与数_ev.mp4
    8.6 《银行信贷违约检测解决方案》项目一厦门国际银行客户与资产流失预警数据整合-ev.mp4
    8.7《银行信贷违约检测解决方案》项目一厦门国际银行客户与资产流失预警特征工程_ev.mp4
    8.8《银行信贷违约检测解决方案》项目一厦门国际银行客户与资产流失预警建模与优化.mp_ev.mp4
    9.1《神经网络与图挖掘在风控中的应用》项目一金融反欺诈场景中的异常检测-监督学习_ev.mp4
    9.2《神经网络与图挖掘在风控中的应用》项目一模型部署上线.mp4_ev.mp4
    9.3《神经网络与图挖掘在风控中的应用》项目一金融反欺诈场景中的异常检测-无监智学习.-ev.mp4
    9.4《神经网络与图挖掘在风控中的应用》项目一图挖掘方法在业务风控中的应用.mp4_ev.mp4
    9.5《神经网络与图挖掘在风控中的应用》项目一图卷积网络及其在风控中的应用.mp4_ev.mp4
    9.6《神经网络与图挖掘在风控中的应用》项目一使用图卷积网络对用户分类.mp4_ev.mp4
    10.1 《模型部署》一机器学习与深度学习的模型部署方式(上).flv_ev.mp4
    10.2《模型部署》—机器学习与深度学习的模型部署方式下.flv_ev.mp4
    资料


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