金融科技大数据风控方法介绍
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作者李华，袁先智，赵建彬编著
出版社科学出版社
ISBN9787030746337
出版时间2023-06
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数460页
字数580千字
定价129元
货号SC:9787030746337
上书时间2024-12-22
商品详情
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内容简介:
本书是在大数据框架下，全面介绍金融科技在处理真实场景金融问题时需要掌握的最重要的几类机器学习方法，并将重点放在实施过程中需要用到的特征提取、可解释性、隐私保护与数据安全共享等相关内容的讨论上。本书内容分三部分:第一部分由1~6章组成，主要讲常规情况下，机器学习在金融场景特别是大数据风控中的建模应用；第二部分由第7章和第8章组成，主要讲在数据隐私保护和安全要求下，机器学习如何进行大数据风控建模；第三部分由9~16章组成，主要讲如何基于吉布斯抽样算法建立特征提取的理论和标准框架及其在包含投资和融资等7个不同金融场景中的应用。本书具有五个特点：一是面向应用需求，介绍机器学习在金融场景特别是大数据风控中的建模应用；二是紧扣应用，聚焦智能投顾和大数据信用评价两大领域；三是针对算法，重点讲逻辑回归和集成学习建模；四是针对数据安全和隐私保护问题，建立密文机器学习模型，实现数据共享；五是针对特征工程，基于吉布斯抽样算法，建立支持非线性特征提取的理论和标准框架。本书既可作为高等院校金融科技相关课程的通用专业基础教材，也可作为金融科技培训用书，还可作为广大金融科技爱好者和金融科技软件开发人员自学金融科技的用书以及金融科技监管部门的专业参考资料。
目录:
序一
序二
前言
绪论1
第一部分机器学习及金融应用
第1章机器学习与金融科技应用介绍11
1.1人工智能介绍11
1.2机器学习简介13
1.2.1什么是机器学习13
1.2.2机器学习建模简介15
1.2.3本节小结17
1.3机器学习大数据智能风控应用介绍17
1.3.1人工智能在金融机构风险管理中的应用18
1.3.2深度学习算法将会被广泛采用19
1.3.3大数据框架下的多种形态数据将会被广泛应用21
1.3.4基于网络的知识图谱（全息画像）形成落地解决方案21
1.3.5联邦学习方法将会大规模落地使用22
1.3.6人工智能方法在大数据风控面临的挑战22
1.4本章小结27
练习题28
第2章逻辑回归29
2.1逻辑回归原理29
2.1.1逻辑回归简介29
2.1.2分类原理30
2.1.3示例33
2.2基于很优化方法的很好回归系数确定33
2.2.1很优化问题33
2.2.2梯度下降法求解34
2.2.3模型的拟合优度评估35
2.3模型评估36
2.4多分类问题48
2.4.1多次逻辑回归48
2.4.2对逻辑回归模型进行扩展49
2.5逻辑回归评分卡49
2.6场景应用51
2.6.1数据描述52
2.6.2模型建立与评估52
2.6.3评分卡生成54
2.7本章小结58
练习题59
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