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Python机器学习
Python机器学习
1.赋予计算机学习数据的能力
2.机器学习分类算法
3.使用sklearn实现分类算法
4.数据预处理
5.通过降维压缩数据
6.模型评估与参数调优实战
7.集成学习实战
8.使用机器学习进行情感分析
9.在Web应用中嵌入机器学习模型
10.使用回归分析预测连续型目标变量
11.聚类分析
Rust权威指南
Rust权威指南
1.入门指南
2.猜数字游戏
3.通用编程概念
4.认识所有权
5.使用结构体组织相关联的数据
6.枚举和模式匹配
7.使用包、Crate和模块管理不断增长的项目
8.常见集合
9.错误处理
10.泛型类型、特质和生命周期
11.自动化测试
12.IO项目
13.迭代器与闭包
14.认识Cargo和Crates.io
15.智能指针
16.并发
17.面对对象特征
18.模式和匹配
19.高级特征
20.构建多线程Web服务器
21.附录
数据化风控
数据化风控
1.信用评分基础认识与应用
2.信用评分模型规则与设计
3.分组目的与分析选择
4.细致分析与自变量分析
5.模型建立方法讨论
6.拒绝推论的原因与方法
7.最终模型选择与风险校准
8.决策点设定
9.模型评分模型监控报告
10.信用评分模型策略运用
11.信用评分案例——消费分期
12.信用评分案例——现金贷
13.催收框架
14.催收技巧及KPI标准
博客
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分类
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前端开发
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