智能风控:Python金融风险管理与评分卡建模 资深风控专家用漫画风格从3维度详解信用风险量化分析与建模,大量算法和案例,学术界和企业界共同推荐
(1)作者是风控、AI、算法领域的资深专家,曾在多家知名金融科技公司从事基于机器学习的风控算法优化工作,经验十分丰富。 (2)从、从信贷风险业务、数据分析与挖掘方法、机器学习模型3个维度全面展开,详解信用风险量化的数据分析与建模。 (3)基于Python新版本撰写,每个章节都包含问题、案例、算法3个部分,实操性强。 (4)来自西南财经大学、*等学术界和企业界的多位转件高度评价。 (5)全出采用 漫画 公式 代码 的形式,既有趣、易读,又精炼和实操。
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机器学习基础 机器学习领域的里程碑式著作,MIT Press出版
读者对象: 本书主要面向人工智能、机器学习、模式识别、数据挖掘、计算机应用、生物信息学、数学和统计学等领域的研究生和相关领域的科技人员。 本书是机器学习领域的里程碑式著作,被哥伦比亚大学和北京大学等国内外*院校用作教材。书中介绍机器学习的基础概念和关键算法,给出了算法的理论支撑,并且指出了算法在实际应用中的关键点。通过对这些基本问题乃至前沿问题的精确证明,为读者提供了新的理念和理论工具。 本书特色 更高的阐述视点,更重视理解深度,引入概率近似正确(PAC)学习理论,探讨机器学习结果的可信度与推广能力。 更多的理论细节,更强调证明过程,不仅涵盖常规主题,而且对一般教材中忽略的回归、多分类和排序问题做了细致讨论。 更好的章节组织,更关注知识关联,通过间隔(margin)理论构建各个章节的
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世界名校AI教材MIT卡耐基梅隆伊利诺伊香槟(套装共3册) 本套装包含《机器学习基础》、《机器学习:算法视角》、《机器学习应用视角》各1册。
适读人群 :本书主要面向人工智能、机器学习、模式识别、数据挖掘、计算机应用、生物信息学、数学和统计学等领域的研究生和相关领域的科技人员。 本书是机器学习领域的里程碑式著作,被哥伦比亚大学和北京大学等国内外院校用作教材。书中介绍机器学习的基础概念和关键算法,给出了算法的理论支撑,并且指出了算法在实际应用中的关键点。通过对这些基本问题乃至前沿问题的精确证明,为读者提供了新的理念和理论工具。 本书特色 更高的阐述视点,更重视理解深度,引入概率近似正确(PAC)学习理论,探讨机器学习结果的可信度与推广能力。 更多的理论细节,更强调证明过程,不仅涵盖常规主题,而且对一般教材中忽略的回归、多分类和排序问题做了细致讨论。 更好的章节组织,更关注知识关联,通过间隔(margin)理论构建各个章节的内在衔接
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机器学习基础 机器学习领域的里程碑式著作,MIT Press出版
本书是机器学习领域的里程碑式著作,被哥伦比亚大学和北京大学等国内外*院校用作教材。书中介绍机器学习的基础概念和关键算法,给出了算法的理论支撑,并且指出了算法在实际应用中的关键点。通过对这些基本问题乃至前沿问题的精确证明,为读者提供了新的理念和理论工具。 本书特色 更高的阐述视点,更重视理解深度,引入概率近似正确(PAC)学习理论,探讨机器学习结果的可信度与推广能力。 更多的理论细节,更强调证明过程,不仅涵盖常规主题,而且对一般教材中忽略的回归、多分类和排序问题做了细致讨论。 更好的章节组织,更关注知识关联,通过间隔(margin)理论构建各个章节的内在衔接,实现了机器学习诸多方面的统一。
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