信用评分，机器学习

适合机器学习入门，机器学习这门学科所关注的问题是：计算机程序如何随着经验积累自动提高性能？笔记为斯坦福大学视频课对应笔记。

octave用于机器学习中数据的显示和分析，其中一些可用的矩阵操作也是很容易的。

很好的机器学习资料，相信大家看完这些机器学习资料，可以很好地理解机器学习模型

讲解了大规模机器学习再阿里及蚂蚁金服的实际应用，了解很重要哦

吴恩达-机器学习-深度学习吴恩达（1976-，英文名：Andrew Ng），华裔美国人，是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授，人工智能实验室主任。吴恩达是人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者

更好地对信用卡申请人进行识别和判断,提高银行预防和抵抗信用卡风险的能力,是所有银行迫切需要解决的问题。

针对现实信用评分业务中样本类别不平衡和代价敏感问题，以及金融机构更期望以得分的方式直观地认识贷款申请人的信用风险的实际需求，提出一种基于Ext-GBDT集成的类别不平衡信用评分模型。使用欠采样的方法从

介绍几种风控的相关模型，本资源仅提供大框架上的思路

机器学习 1.교재 머신러닝(动手机器学习) 2.목차 第1部分。 第01章- 第02章- 第03章- 第04章- 第五章- 第06章- Chap07- 第08章- 第2部分。 第09章- 第10章-

机器学习 机器学习休假学习资料