如何搭建金融信贷风控中的机器学习模型-45章全价值799

24.反向传播法.mp43 d3 |4 t( k  Z( I
25.实际案例.mp4
26.代码讲解.mp4
27.Gradient Boosting的概念.mp4+ D2 G$ e) i- \; i8 ?, ~9 r
28.GBDT模型简介.mp4
29.GBDT的升级版：XGBoost.mp46 I: T- f& Q1 X5 _1 R* P8 q& C8 p
30.XGBoost模型在信贷风控中的应用.mp4
31.元模型与集成模型.mp49 C5 ~* J5 D# ]! ]( J
32.Bagging.mp4
33.Boosting.mp4
34.Stacking.mp4
35.案例及代码.mp4
36.基本概念.mp4, J, A$ y0 m$ G, m5 A3 l) i) ]
37.特征构造.mp49 ]) K9 q! I” R
38.模型开发.mp45 p2 {  c5 s- U5 Q# W0 s
39.标签缺失的定义.mp46 Y  g. Q’ S$ F; c; j  B& C+ T9 Z
40.补全标签的方法（上）.mp47 `8 q: V8 ]: ]4 U
41.补全标签的方法（下）.mp4
42.案例与代码.mp4
43.过采样与欠采样.mp4. x, m’ t; y5 x6 ^
44.SMOTE.mp4
45.样本权重法与案例.mp