应用机器学习于风险管理的实战课程

应用机器学习于风险管理的实战课程

ML_RiskManagement Short Course - Applied Machine Learning for Risk Management 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ML_RiskManagement

项目介绍

本项目由Alejandro Correa Bahnsen博士和Iván Torroledo合作开发，托管在GitHub上(albahnsen/ML_RiskManagement)，采用MIT许可证发布。它是一个短期课程，专为希望深入了解如何利用机器学习解决风险管理工作中的实际问题的学习者设计。课程涵盖了从基础如线性回归、逻辑回归到更高级的主题，如深度神经网络、聚类等，并特别关注信用风险评估、催收管理和欺诈检测等领域。

项目快速启动

环境准备

首先，确保你的开发环境已配置好Python 3.5及以上版本，以及以下必需的库：Numpy、Scipy、Matplotlib、IPython、Pandas和Scikit-learn。推荐使用Anaconda进行一站式安装这些依赖项。

# 假设你已经有了anaconda或者miniconda
conda create -n risk_management python=3.7
conda activate risk_management
conda install numpy scipy matplotlib ipython pandas scikit-learn

克隆项目

接下来，克隆此GitHub仓库到本地：

git clone https://github.com/albahnsen/ML_RiskManagement.git
cd ML_RiskManagement

运行示例

项目中包含了多个notebooks，以动手实践为主。打开Jupyter Notebook或JupyterLab，并运行exercises文件夹下的一个入门级练习，比如“Introduction to Machine Learning.ipynb”，开始你的学习之旅。

jupyter notebook exercises/Introduction\ to\ Machine\ Learning.ipynb

应用案例和最佳实践

课程通过一系列项目导向的实践，深入讲解每个算法的实际应用，强调软件实现过程。例如，在处理信用卡评分时，将运用逻辑回归模型来分析历史数据，优化信用审批流程。此外，通过欺诈检测案例，展示不平衡数据集下的决策树和集成学习方法的应用，提供处理现实世界复杂性的策略。

典型生态项目

虽然直接提及的典型生态项目没有在该项目内部描述，但该课程本身就是对金融风险管理领域使用机器学习的一个重要贡献。学员可以在完成这个课程后，探索更多类似Scikit-Learn、TensorFlow或PyTorch的开源项目，它们在风险评估、预测建模等方面也有广泛的应用。此外，金融机构和数据分析社区经常分享基于这些技术的风险管理解决方案，参与这些社区讨论和贡献可以进一步扩展你的知识边界。

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本教程提供了快速入手《应用机器学习于风险管理》这一课程的基础框架，鼓励实践并探索机器学习在风险管理领域的无限可能。随着学习的深入，你将能够构建自己的风险管理系统，应对金融市场的挑战。

ML_RiskManagement Short Course - Applied Machine Learning for Risk Management 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ML_RiskManagement