
梅子行
內容介紹 本書基於Python全面介紹了機器學習在信貸風控領域的應用與實踐,從原理、算法與工程實踐3個維度全面展開,包含21種實用算法和26個解決方案。 作者是智能風控、人工智能和算法領域的專家,曾在多加知名金融科技企業從事風控算法方面的研究與實踐,經驗豐富,本書得到了風控領域9位專家的高度評價。 全書一共8章,每個章節都由問題、算法、案例三部分組成,具有系統性和實戰性。 第1-2章講解了信貸業務的基礎知識以及常用的規則引擎、信用評估引擎的建模方法。 第3章以項目冷啓動爲背景,講解了風控領域應用廣泛的遷移學習方法。 第4-5章介紹了倖存者偏差與不均衡學習中所使用的無監督學習與半監督學習方法。 第6章闡述了無監督的異常識別算法,該算法常用於數據清洗與冷啓動項目,是反欺詐引擎中常用的個體欺詐檢測方法。 第7章分享了一些經作者實踐證明效果較好的模型優化方法,並對模型融合的思路進行了較爲詳細的介紹。 第8章重點講解了知識圖譜相關的複雜網絡基礎知識及網絡表示學習方法,其中的社區發現算法常用於團伙欺詐檢測。此外,本章中的部分方法對信用評估模型的優化也有很大幫助。
點擊看了此書的目錄很不錯,可惜內容看不全,從目錄上來看其中的很多數學算法還是很值得學習的,對於我工作上的幫助比較大。唯一可惜的就是不能在線閱讀,而且微信讀書也缺少一個收藏功能。
可以當字典與教材使用,對其中實例一一實踐
內容非常好! 沒看懂的人,還是會看不懂! 瞭解的人,纔會知道里面的精髓!
前半有些切題內容,後半就陷入了算法和代碼細節。值得想了解的人半小時掃一遍。無他
這本書沒完全看完(很多數學知識跳過了),但是作者另外一本:智能風控:Python金融風險管理與評分卡建模這本書看了好幾遍(代碼還沒敲過,但是對於新手來說,確實是難得到入門級好書)。 我寫這個評論主要源自於一樓不負責任的評論,想爲作者鳴不平。每一本書都有他相應到羣體,一樓看不懂有可能不是這個行業或是相關經驗,這本書本身就是一本進階書,如果看基礎的書籍,說實話這本不適合你(當然也不適合我)。 這本書很新,作者都說了裏面的案例都是風控領域最新的一些分享,所以他討論的本身就不會全。例如冷啓動,遷移學習,倖存者偏差,不均衡問題的解決辦法,拒絕推斷問題,模型融合這些都能給行業從業者以思考,是難得到一線從業實踐者經驗。又有理論又有實操。別的相關書籍甚至是網上很難系統找到類似的討論,大部分都是些零散的思考。所以從這本書定位來說,不適合初學者,至少對這個領域有所瞭解,或者是遇到相應問題,可以當做工具書的模式,用以實踐的解答。或者說是一個索引,通過作者分享的一些案例,能讓讀者再去網上搜索更深入的資料。 作者這本書我通篇大略看了一遍,對我幫助其實挺大的,相應的一些知識目前用不上,但是會給我一些思考,所以本書短期內不是我看的重點。當然更重要的是另一本書對我的幫助,因爲當入門不得其法,不知道從哪開始入門的時候,作者的話這兩本書起了引路人的作用。裏面的數學知識大部分我都跳過了,因爲數學薄弱,看懂些概念,讓自己能理解,然後就是現在Python裏面有許多庫,我們如果是實際操作,懂得調庫就能解決工作上大部分問題(當然能夠深入的話會更好),所以最後其實還是需要應對自己的需求來選書看。 另外就是,我覺得看書,尤其是職場中,最重要的是解決問題,解決當下所需,然後再去尋找解決辦法,找到最能匹配的書籍。這一點,作者對風控領域的幫助,尤其是實踐這塊,真的挺大的,感謝,絕對的五星好評!
"風控是金融和交易類業務的核心環節,此領域缺乏邏輯實證主義體系下的整體框架。本書在這方面做出了非常有價值的總結,它會幫助風控人員快速建立起合理的思考方式和紮實的方法論。 本書基於Python全面介紹了機器學習在信貸風控領域的應用與實踐,從原理、算法與工程實踐3個維度全面展開,包含21種實用算法和26個解決方案。 全書共8章,每個章節都由問題、算法、案例三部分組成,具有系統性和實戰性;此外,本書採用漫畫風格,可讀性強;每個知識點都有對應案例,實戰性強;技術和算法在風控領域也比較超前,如生成對抗網絡、遷移學習等。閱讀過程像是給自己的風控體系做診斷,在確認病因後,本書還提供了藥方,值得從業者和研究者反覆閱讀。"
不適合沒有背景的人看,很多關鍵詞沒有貼合實際的解釋,並且例子有些抽象。但是在算法方面的探討比較豐富,很有實際意義。
內容非常豐富,與市場上的書要麼過度專注業務要麼就太專注算法,這本書非常適合行業內的產品研發人員和科技人員。
太零散。不知所云。做風控金融基礎還是有的,金融基礎詞介紹沒必要還解釋太不通透。做計算機通篇貼代碼,也太沒有參考性。金融計算機都缺更不適合看
還可以吧,值得讀一讀,做了不少讀書筆記。