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       1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽；
       2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
       3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)?！詈细駥W(xué)員免費(fèi)頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書，提升職業(yè)資質(zhì)。專注高端技術(shù)培訓(xùn)15年，端海學(xué)員的能力得到大家的認(rèn)同，受到用人單位的廣泛贊譽(yù)，端海的證書受到廣泛認(rèn)可。

互聯(lián)網(wǎng)金融是新興涌現(xiàn)出來的金融創(chuàng)新模式。它結(jié)合了成熟的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、電商消費(fèi)和人工智能等手段，打破了傳統(tǒng)線下銀行的壁壘，在橫向的廣度和縱向的深度上都為傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)帶來了顛覆性的革新，為現(xiàn)代的融資、購物、支付等需求提供了強(qiáng)大的便利。同時(shí)，也由于互金平臺(tái)中的實(shí)時(shí)性、快捷性和復(fù)雜性等特點(diǎn)，該領(lǐng)域也爆發(fā)了大量的欺詐行為，給互金機(jī)構(gòu)帶來及其嚴(yán)重的損失。過去的反欺詐手段主要以專家經(jīng)驗(yàn)和規(guī)則為主。隨著大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的發(fā)展，越來越多的互金平臺(tái)將量化模型引入到反欺詐工作中農(nóng)。本課程以消費(fèi)金融領(lǐng)域的交易反欺詐為例，介紹如何將機(jī)器學(xué)習(xí)模型應(yīng)用在反欺詐工作中，從而為互金平臺(tái)識(shí)別欺詐、降低損失。

第一部份：python的介紹和入門
1) python語法
2) pandas，numpy，statsmodels，sklearn等常用包
第二部份：數(shù)據(jù)分析建模的準(zhǔn)備工作
1) 業(yè)務(wù)背景
2) 數(shù)據(jù)清洗
3) 特征工程
4) 數(shù)據(jù)可視化
第三部份：建模的預(yù)備知識(shí)
1) 損失函數(shù)
2) 參數(shù)估計(jì)
3) 性能評(píng)價(jià)
第四部份：邏輯回歸模型的介紹
1) 邏輯回歸模型的簡介
2) 邏輯回歸模型的參數(shù)估計(jì)
第五部份：邏輯回歸模型在反欺詐中的應(yīng)用
1) 邏輯回歸模型的特征處理
2) 邏輯回歸模型的結(jié)果解讀
第六部份：支持向量機(jī)模型的介紹
1) 支持向量機(jī)模型的原理
第七部份：支持向量機(jī)模型在反欺詐中的應(yīng)用
1) 支持向量機(jī)模型的應(yīng)用
第八部份：機(jī)器學(xué)習(xí)中的集成模型
1) 元模型與集成模型
2) 集成的方式：bagging，boosting與stacking
第九部份：決策樹與隨機(jī)森林及其應(yīng)用
1) 決策樹模型
2) 隨機(jī)森林模型
3) 隨機(jī)森林的應(yīng)用
4) 特征重要性評(píng)估
第十部份：GBDT模型及其應(yīng)用
1) GBDT模型的原理
2) GBDT模型的應(yīng)用
3) 特征重要性評(píng)估
第十一部份：集成模型中的stacking方法
1) 多模型的stacking
第十二部份：反欺詐業(yè)務(wù)中的衍生問題
1) 無監(jiān)督模型與半監(jiān)督模型
2) 聚類模型
3) 非平衡樣本的處理方法