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大数据风控与机器学习

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数据源波动？试试动态审批模型框架~

从动态数据源的角度出发，针对对外部数据依赖同时又担心数据源不稳定的业务，提出一种基于模型组合的动态模型融合方法。防患于未然。

2019-12-23

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漫画 | 深入解析风控8大场景中的机器学习应用

编程算法网络安全特征工程机器学习深度学习

本文整理自《智能风控：原理、算法与工程实践》一书。详细梳理风控领域的基本概念，并将风控模型的使用场景分为8大板块，逐一解析机器学习在其中的应用。

2019-12-23

2.2K0

为风控业务定制损失函数与评价函数（XGB/LGB）

XGBoost模型支持自定义评价函数和损失函数。只要保证损失函数二阶可导，通过评价函数的最大化既可以对模型参数进行求解。实际使用中，可以考虑根据业务目标对这两者进行调整。

2019-12-23

2K0

标准化SMOTE采样框架实现与应用

机器学习金融风控数据挖掘

SMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique）是一种常用于缓解数据不均衡的算法。但是很多小伙伴表示在实际应用中有强烈的过拟合倾向。大多是因为使用流程不规范导致的。本文详细的介绍了一个梅老师自己写的SMOTE过采样流程，并通过一个案例，帮助大家理解其使用。

2019-09-25

1.2K0

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