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赢咖4机器学习_入门经典
作者:管理员    发布于:2021-06-26 14:25    文字:【】【】【

  担任持牌照消费金融模型专家一职,发明金融风控模型算法,和中科院,网易云,腾讯,百度,爱奇艺,清华大学保持长期项目合作;和同盾,聚信立等外部数据源公司有项目对接。熟悉消费金融场景业...

  1.每天保证1-2个小时学习时间,预计30天左右可以学习完整门课程(不同基础学生时间差异较大)。 2.每节课的代码实操要保证,建议不要直接复制粘贴代码,自己实操一遍代码对大脑记忆很重要,有利于巩固知识。 3.第二次学习时要总结上一节课内容,必要时做好笔记,加深大脑理解。 4.不懂问题要罗列出来,自己上网查询

  你将对机器学习算法的核心概念有全面深刻的理解,帮助同学从基础计算机知识转向机器学习专业

  Toby,持牌照消费金融模型经理,和中科院,中科大教授保持长期项目合作;和同盾,聚信立等外部数据源公司有项目对接。熟悉消费金融场景业务,线上线下业务,包括现金贷,商品贷,医美,反欺诈,汽车金融等等。模型项目200+,擅长Python机器学习建模,对于变量筛选,衍生变量构造,变量缺失率高,正负样本不平衡,共线性高,多算法比较,调参等疑难问题有良好解决方法。

  长期以来机器学习很多教材描述晦涩难懂,大量专业术语和数学公式让学生望而止步。生活中机器学习就在我们身边,谷歌,百度,Facebook,今日头条都运用大量机器学习算法,实现智能推荐功能。我用大量精美配图来解释机器学习算法原理。

  人和机器有啥不一样呢,人是通过经验积累对事物做出判断。人脑中有超过700亿个神经元细胞,复杂生物神经网络是目前任何机器算法也不能实现的。

  机器学习算法出现在生活中方方面面,例如线性回归广泛用于预测商品价格走势,例如房价,股票价格等等。

  逻辑回归算法在信用评分卡领域广泛应用几十年,非常稳定。评分卡用于智能判断申请贷款的客户是否是好客户。

  线性回归和逻辑回归中的核心概念是梯度递减,在我的新教程“一图读懂_图解机器学习”中有详细描述。

  回归中多项式方差比简单直线更能减少(error)错误。但物极必反,多项式不是越复杂越好,这容易导致过度拟合。

  贝叶斯算法被广泛用于垃圾邮件过滤,也可用于色情文章过滤。贝叶斯对文章出现一些关键字做出概率预测。例如下例中如果邮件出现便宜这个单词,有80%概率是垃圾邮件。

  决策树算法可用于APP智能推荐,根据客户性别,年龄等因素,推荐客户需要的APP。

  生物神经网络是人类通过上亿年进化发展成复杂网络。信号可以传入或传出神经元。信号要达到一定强度才能传递。

  计算机神经网络不是一个模型,而是一个集合。下图是最常见的25个神经网络结构。从最早感知机,到单层神经网络,多层神经网络,CNN,RNN,神经网络模型一直在进化。在现实中多种神经网络混合使用。

  我建立随机森林模型,准确率达到0.87-0.88。各位学员有更好准确率,可以给我留言。此教程是免费的,2k超清分辨率,各位朋友可以看清任何一行代码和文字。

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