《金融科技人工智能实战:以python为工具》的数据和课件说明

[发布日期]:2021-04-12  [浏览次数]:

感谢部分院校选用本书作为金融科技专业教材或辅助教材,对于近期多封来信询问课件和数据做如下说明:

欧洲杯网站_欧洲杯下注平台-官网推荐课件:本书编写时未同步准备PPT,请见谅,因此尚需授课教师根据需要制作。

欧洲杯网站_欧洲杯下注平台-官网推荐数据说明如下:

第五章:识别金融业务中的欺诈行为

1.信用卡欺诈数据,来自于公开的Worldline and the Machine Learning Group,UCI上也有对应的可以用于实践模型和方法的数据;

2. 保险欺诈数据,因为数据授权和共享协议到2021年3月1日(出版后6个月),所以不能提供;

第六章:金融非结构化信息识别

1.手写字符识别,来自于Keras自带数据,根据原书命令即可获取;

2. 人脸识别的图片可以自己制作;

第七章:金融安全中的深度学习

1. 验证码数据可以直接由原书命令获得,且最终图片有可能不同;

第八章:金融时间序列预测中的深度学习

相应数据都可以通过第四章:获取金融数据的方法获得。

第九章:金融舆情分析中的深度学习

同上。

 



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