2019年独家基于python信用评分卡建模系统实战高清视频教程 附课件代码齐全

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发表于 2019-7-8 17:56:51 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 美丽范儿 于 2019-7-8 22:00 编辑

课程目录:


01.课程介绍
02.建评分卡模型,python,R,SAS谁最好?
03.Anaconda下载和安装
04.canopy下载和安装
05.python安装第三方包:pip和conda install
06.python和机器学习基础免费学习课程
07.机器学习常用数据库介绍
08.机器学习书籍推荐
09.如何选择算法
10.机器学习语法速查表
11.python数据科学常用的库
12.python数据科学入门介绍(选修)
13.德国信用评分数据下载和介绍
14.评分卡开发流程概述
15.第一步:数据收集
16.第二步:数据准备
17.变量可视化分析
18.样本量需要多少?
19.坏客户定义
20.第三步:变量筛选
21.变量重要性评估_iv和信息增益混合方法
22.衍生变量
23.第四步:变量分箱
24.第五步:建立逻模型
25.odds赔率
26.woe计算
27.变量系数
28.A和B计算
29.Excel手动计算坏客户概率
30.Python脚本计算坏客户概率
31.客户评分
32.评分卡诞生-变量分数计算
33.拒绝演绎reject inference
34.第六步:模型验证
35.第七步:模型部署
36.常见模型部署问题
37.Python脚本完整流程演示
38.描述性统计脚本_缺失率和共线性分析
39.woe脚本(kmean分箱)
40.iv计算独家脚本
41.Excel手动推导变量woe和iv值
42.评分卡脚本1(sklearn)
43.评分卡脚本2(statsmodel)
44.生成评分卡脚本
45.模型验证脚本
46.逻辑回归是最优算法吗?No
47.xgboost_支持脚本下载
48.随机森林randomForest_支持脚本下载
49.支持向量SVM_支持脚本下载
50.神经网络neural network_支持脚本下载
51.多算法比较重要性_模型竞赛,百万奖金任你拿
52.机器学习非平衡样本处理(选修课外阅读)
53.非平衡样本处理_重采样技术(选修课外阅读)
54.R语言处理非平衡样本(选修课外阅读)
55.imputer-缺失数据处理
56.xgboost简单处理缺失数据
57.catboost处理缺失数据最简单
58.网络信贷发展史
59.中介
60.风控管理
61.告别套路贷,高利贷,选择正确贷款方式
62.宏观经济主要指标:债务率和失业率
63.2019年中国宏观经济分析_赠人民银行发布2018n年中国金融稳定报告
64.2019年发达国家宏观经济
65.全球系统金融风险
66.基尼系数_贫富差异指标
67.GDP_利率_通货膨胀
68.失业率_债务率
69.贸易差额_中美贸易战根本原因
70.信用评级_阿根廷金融危机独家解读
71.不变应万变的秘密
72.学习华为,告别浮躁
73.树立正确消费观,避免经济崩溃!
74.道德与技术
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    发表于 2019-7-12 09:00:59 | 显示全部楼层
    怀疑自己并不可怕,可怕的是一再怀疑自己——沃.兹基硕德
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    发表于 2019-7-12 18:26:13 | 显示全部楼层
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    发表于 5 天前 | 显示全部楼层
    楼主发贴辛苦了,谢谢楼主分享!我觉得一起自学吧是注册对了!
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