响木课堂-响木SVIP目录-【待整理】合集/待整理11/Python数据挖掘与深度学习系列-行业案例版/3、欺诈检测 _ Python数据分析行业案例课程3

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10_2_5-【复习】对案例的数据探索：代码实现.mp4
11_2_6【复习】极端值与异常值的处理.mp4
12_2_7-连续特征的处理思路.mp4
13_2_8-分类特征的处理思路.mp4
14_2_9-数据衍生的基本思路.mp4
15_2_10-结合业务背景对案例做数据理解.mp4
16_3_1-模型0：异常值发现.mp4
17_3_2-【复习】-SVM的基本原理.mp4
18_3_3-【复习】异常值检测的基本理论.mp4
19_3_4-【复习】用单类SVM完成新奇值发现.mp4
1_1_1-欺诈检测课程介绍.mp4
20_3_5-异常值发现的代码实现.mp4
21_3_6-模型1：通过变量间的对比发现疑似欺诈.mp4
22_4_1-【复习】聚类分析概述.mp4
23_4_2【复习】聚类分析的方法分类.mp4
24_4_3【复习】K-means聚类.mp4
25_4_4-什么是Benford定律.mp4
26_4_5-模型2：通过Benford定律发现疑似欺诈.mp4
27_4_6-模型3：通过对投保人细分发现疑似欺诈.mp4
28_4_7-投保人细分发现欺诈的实现.mp4
29_4_8-模型4：发现医疗保健机构行为模式异常.mp4
2_1_2-欺诈检测的一些基本概念.mp4
30_5_1-模型5：发现多个医疗保健机构共用投保人信息.mp4
31_5_2【复习】关联分析的基本概念.mp4
32_5_3【复习】关联分析的数据格式与结果格式.mp4
33_5_4【复习】Apriori算法的原理与实现.mp4
34_5_5-发现共用投保人信息的实现.mp4
35_5_6-模型6：发现异常诊断与处理过程.mp4
36_5_7-发现异常诊断和处理过程的代码实现.mp4
37_6_1-PaySim案例简介.mp4
38_6_2-PaySim案例的数据理解.mp4
39_6_3-PaySim案例的数据准备.mp4
3_1_3-欺诈检测的难点所在.mp4
40_6_4【复习】类别预测模型概述.mp4
41_6_5【复习】类别预测模型的实现原理.mp4
42_6_6【复习】类别预测模型的种类.mp4
43_6_7【复习】树模型的基本原理.mp4
44_6_8【复习】随机森林.mp4
45_6_9-直接用随机森林建模.mp4
46_6_10【复习】数据不平衡问题.mp4
47_6_11对数据进行加权处理后建模.mp4
4_1_4-欺诈检测模型和信用评分模型的差异.mp4
5_1_5-欺诈检测的三种分析思路.mp4
6_2_1-医疗保险欺诈案例概况.mp4
7_2_2-数据理解与数据准备阶段要做的工作.mp4
8_2_3-特征工程概述.mp4
9_2_4-【复习】对案例数据探索：概述.mp4

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