准备好在 PYTHON 中提升您的动手机器学习技能了吗？

COVID-19 给信用风险分析带来了许多挑战。加入我们的分析师社区，使用实时信用数据和数千行代码，用Python来掌握机器学习。你还在等什么？

“深度信用风险—使用Python进行机器学习”旨在帮助初学者和专业人士能够：
- 了解流动性，房屋净值和许多其他关键银行业特征变量的作用；
- 选择并处理变量；
- 预测违约、偿付、损失率和风险敞口；
- 利用危机前特征预测经济衰退和危机后果；
- 理解COVID-19对信用风险带来的影响；
- 将创新的抽样技术应用于模型训练和验证；
- 从Logit分类器到随机森林和神经网络的深入学习;
- 进行无监督聚类、主成分和贝叶斯技术的应用；
- 为CECL、IFRS 9和CCAR建立多周期模型；
- 建立用于在险价值和期望损失的信贷组合相关模型；
- 使用更多真实的信用风险数据并运行超过1500行的代码...

实用的PYTHON编程与机器学习

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