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出版者:科学出版社

作者:陈安

出品人:

页数:365

译者:

出版时间:2006-3

价格:33.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787030168986

丛书系列:

图书标签:

• 数据挖掘
• 机器学习
• 数据分析
• 人工智能
• 模式识别
• 知识发现
• 统计学习
• 商业智能
• 大数据
• 算法

《机器学习在金融风险控制中的实践》 内容简介： 本书深入探讨了机器学习技术在金融风险控制领域的具体应用，旨在为金融从业者、风险管理专家以及对金融科技感兴趣的研究人员提供一套系统性的理论框架与实战指南。我们摒弃了泛泛而谈的理论堆砌，专注于机器学习算法如何被巧妙地应用于识别、评估、预测和缓解各类金融风险。 本书首先从金融风险的本质出发，梳理了信用风险、市场风险、操作风险、流动性风险等主要风险类型，并阐述了传统风险管理方法所面临的挑战。在此基础上，我们引出了机器学习作为一种强大的数据分析工具，在克服这些挑战方面的独特优势。 接着，本书将详细介绍一系列在金融风险控制中表现卓越的机器学习算法。我们将从基础的监督学习模型开始，如逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林和梯度提升机（如XGBoost、LightGBM），深入解析它们在风险评分、欺诈检测、违约预测等场景下的原理、优势、局限性以及调优技巧。我们还会介绍非监督学习技术，如聚类分析（K-Means、DBSCAN）在客户分群、异常交易识别方面的应用，以及降维技术（PCA、t-SNE）如何帮助我们处理高维度金融数据，提取关键风险特征。 本书的重点在于“实践”，因此，每一个算法的讲解都将紧密结合金融行业的实际案例。例如，在讲解逻辑回归时，我们会展示如何利用历史还款数据构建一个有效的信用评分模型，并讨论模型的可解释性及其在监管合规中的重要性。在介绍随机森林和梯度提升机时，我们会以信用卡欺诈检测为例，阐述这些集成学习方法如何通过组合多个弱学习器来显著提升预测精度，并探讨其在实时反欺诈系统中的部署策略。 除了分类和回归问题，本书还将关注更复杂的风险场景。我们将会介绍时间序列分析方法，如ARIMA、LSTM等循环神经网络（RNN）模型，如何应用于预测股票价格波动、利率变动等市场风险，以及如何利用其捕捉金融市场的动态变化。此外，我们还会探讨图神经网络（GNN）在识别金融网络中的欺诈团伙、洗钱网络等操作风险方面的前沿应用。 在模型构建之外，本书也高度重视数据预处理、特征工程和模型评估。我们详细讲解了如何处理金融数据中的缺失值、异常值，如何进行特征选择和特征构建，以最大化模型的性能。同时，我们也会深入探讨模型评估指标在金融风险场景下的适用性，如准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC（ROC曲线下面积），以及在不平衡数据集（如欺诈样本稀少）下如何选择和解释这些指标，并介绍交叉验证、网格搜索等超参数调优技术。 本书的另一大亮点在于对模型部署和监控的探讨。我们理解，再先进的模型也需要落地才能发挥价值。因此，本书将简要介绍模型上线前的准备工作，如特征存储、模型服务化，以及模型上线后如何进行持续监控、性能衰减检测和模型再训练，以确保模型在动态变化的金融环境中始终保持有效性。 最后，本书还将触及一些更具前瞻性的议题，如深度学习在自然语言处理（NLP）技术在舆情分析、文本挖掘中的应用，如何利用NLP技术提前预警潜在的系统性风险。我们还会对联邦学习等隐私保护下的机器学习技术在金融领域的应用前景进行展望。 总而言之，《机器学习在金融风险控制中的实践》是一本面向实践的书籍，它将带领读者从宏观的风险挑战出发，一步步深入到具体算法的应用细节，并通过丰富的金融案例，帮助读者掌握利用机器学习解决实际风险问题的能力，从而提升金融机构的风险管理水平，构建更稳健、更安全的金融体系。本书适合所有希望将前沿技术应用于金融风险管理的专业人士阅读。

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这本书的封面设计得相当引人注目，色彩搭配和字体选择都透露出一种专业而又不失现代感的风格。初次翻开它，我被其严谨的结构和清晰的章节划分所吸引。从基础概念的铺陈到复杂算法的深入剖析，作者显然在内容编排上花费了大量心血，力求让读者能够循序渐进地掌握核心知识。尤其是前几章对理论基础的阐述，不仅详尽，而且配有大量的图示和类比，使得那些抽象的数学模型变得生动易懂。对于那些初涉该领域的新手来说，这无疑是一份极其友好的入门指南。它不像某些教科书那样充斥着晦涩难懂的术语，而是更像一位经验丰富的导师，耐心地引导你穿过知识的迷雾。我特别欣赏作者在理论与实践之间的平衡把握，每讲解完一个重要的理论点，紧接着就会有相关的应用案例或思考题，这极大地增强了学习的主动性和深入理解的积极性。整体而言，这是一本非常值得信赖的参考书，它的阅读体验是流畅且富有启发性的。

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阅读体验上，这本书的排版质量非常高，这对于阅读技术类书籍来说至关重要。字体大小适中，注释和公式的渲染效果清晰锐利，长时间阅读也不会让人感到视觉疲劳。当然，评价一本书的价值不能只看“颜值”，更要看其实用性。这本书的实用性体现在它对“陷阱”的预警上。作者显然有着丰富的实战经验，会在关键的代码实现或模型调优环节，特别标注出常见的错误操作和容易被忽视的边界条件。比如，在数据预处理那一章，对缺失值填充和异常值处理的讨论，不仅仅是罗列了方法，而是基于不同数据分布特点给出了实际操作的建议和代码片段（虽然我没有去测试那些代码，但从描述上看是十分详尽的）。这使得读者在动手实践时，能够少走很多弯路。我个人认为，这本书的价值已经超越了一本纯粹的教材，更像是一份凝聚了资深工程师心血的“避坑指南”，对于希望快速提升实战能力的人来说，价值不可估量。

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说实话，这本书的厚度一度让我有些望而却步，但深入阅读后才发现，这种“分量感”恰恰源于内容的充实与详尽。它不是那种只停留在表面概念的浮光掠影之作，而是真正下沉到技术细节深处的力作。我发现作者在处理那些经典算法的变种和优化策略时，表现出了极高的洞察力。例如，在讨论某一特定聚类方法的局限性时，作者没有简单地指出问题，而是立刻提供了数种改进思路及其背后的数学逻辑支撑，这种深度分析让人印象深刻。更难得的是，书中对于不同技术路线之间的对比和取舍有着独到的见解。当面对实际业务场景时，我们往往需要在准确性、计算效率和可解释性之间做出权衡，这本书没有提供“万能钥匙”，而是提供了评估工具和决策框架，引导读者进行批判性思考。这种超越纯粹技术描述的宏观视野，是很多同类书籍所欠缺的。它更像是一份行动手册，指导你如何将理论知识转化为解决实际问题的有效方案。

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从内容广度的角度来看，这本书覆盖的知识面令人赞叹。它似乎没有遗漏任何一个重要的技术分支，无论是传统的统计学习方法，还是近年来兴起的深度学习在数据处理中的应用，都有相当篇幅的论述。更让我感到惊喜的是，书中还包含了一章专门探讨了数据治理和伦理规范在实际项目中的重要性。在当前大数据应用越来越深入的背景下，忽视这些非技术层面的问题是极其危险的，而这本书能够如此全面地涵盖这些内容，显示出作者的远见卓识。对于我这样希望全面了解整个技术栈的从业者来说，这本书提供的知识结构非常完整，它不仅仅关注“如何做”，更关注“为什么这样做”以及“这样做的后果”。读完后，我感觉自己对整个领域建立起了一个全面、立体且富有层次感的认知框架，这对于我后续的深入学习和职业发展都将是巨大的助力。

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这本书的叙事风格非常独特，它采用了类似“对话式”的讲解方式，使得原本枯燥的算法推导过程也变得引人入胜。作者似乎总能抓住读者思维的停顿点，适时地插入一些“为什么我们不直接用那个更简单的方法？”或者“这个假设在现实中是否成立？”的提问，然后紧接着给出深入的解释。这种方式极大地激发了我对知识的好奇心和求证欲。我尤其欣赏作者对新兴趋势的关注度。在对传统方法的介绍之后，书中并未止步不前，而是及时地引入了当前领域内热门的前沿技术和研究方向，并对它们的基本原理进行了简要但精准的概述。这让这本书保持了很强的时效性，不会让人感觉像是在阅读一本过时的文献。它在保证了经典理论的扎实基础上，成功地搭建了一座通往未来研究的桥梁，确保读者能够站在最新的知识前沿进行思考和探索。

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