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机器学习与金融风控;REPORTING;01;机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科,研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身性能。;包括回归算法、分类算法等,常用于预测和分类问题。;机器学习在金融领域应用现状;未来发展趋势与挑战;02;;专家经验法;机器学习在金融风控中作用与价值;准确评估风险;03;审批流程优化;利用机器学习算法,对客户交易行为进行实时监测和分析,识别出异常交易和潜在欺诈行为。;市场风险评估及预警机制建立;流动性风险预测;04;数据收集、清洗与预处理技术;特征选择;模型训练、评估与优化方法;;05;通过上采样少数类样本或下采样多数类样本,使样本类别平衡。;模型过拟合与欠拟合问题剖析;选择逻辑回归、决策树等可解释性强的模型。;隐私保护;06;通过机器学习模型对申请人信用记录、负债情况、收入等数据进行综合分析,提高了审批效率和准确性。;失败案例:一个反欺诈系统的误区与反思;交叉验证;;THANKS
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