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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--迁移学习在现金贷违约预测中的应用研究
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迁移学习在现金贷违约预测中的应用研究
 
     论文目录
 
摘要第3-4页
Abstract第4页
第1章 绪论第7-13页
    1.1 研究背景第7-8页
    1.2 研究目的和意义第8-9页
    1.3 研究内容、方法和技术路线第9-12页
        1.3.1 研究内容第9-10页
        1.3.2 研究方法第10-11页
        1.3.3 技术路线第11-12页
    1.4 本文主要贡献第12-13页
第2章 文献综述和相关理论第13-22页
    2.1 文献综述第13-15页
        2.1.1 违约评测模型的国内外研究第13-14页
        2.1.2 迁移学习应用的国内外进展第14-15页
        2.1.3 文献综述小结第15页
    2.2 相关理论与技术第15-21页
        2.2.1 迁移学习介绍第15-17页
        2.2.2 相似性度量第17-18页
        2.2.3 集成学习理论第18-20页
        2.2.4 算法效果评估指标第20-21页
        2.2.5 涉及软件第21页
    2.3 本章小结第21-22页
第3章 数据介绍及特征工程第22-28页
    3.1 数据概览第22-23页
    3.2 数据相似性度量第23-25页
    3.3 数据预处理及特征工程第25-27页
        3.3.1 特征筛选和处理第25-26页
        3.3.2 特征工程第26-27页
    3.4 本章小结第27-28页
第4章 基于传统模型的现金贷违约预测第28-34页
    4.1 基于LR算法的模型第28-30页
        4.1.1 LR算法概述第28页
        4.1.2 模型建立和评估第28-30页
    4.2 基于XGBoost算法的模型第30-33页
        4.2.1 XGBoost算法概述第30-31页
        4.2.2 模型构建和评估第31-33页
    4.3 本章小结第33-34页
第5章 基于样本的迁移学习方法应用第34-45页
    5.1 迁移学习应用思路第34页
    5.2 TrAdaboost算法应用研究第34-37页
        5.2.1 TrAdaboost算法概述第34-36页
        5.2.2 实证分析第36-37页
    5.3 基于K-means聚类的样本迁移方法第37-39页
        5.3.1 K-means算法简介第37-38页
        5.3.2 实证分析第38-39页
    5.4 基于XGBoost-Filter的样本迁移方法第39-41页
        5.4.1 方法思想概述第39-40页
        5.4.2 实证分析第40-41页
    5.5 总体评价及应用探讨第41-43页
        5.5.1 总体评价第41-42页
        5.5.2 应用探究第42-43页
    5.6 本章小结第43-45页
第6章 结论与展望第45-47页
    6.1 文章结论第45页
    6.2 存在的不足及下一步计划第45-47页
参考文献第47-50页
附录A 主要算法程序第50-54页
致谢第54-55页

 
 
论文编号BS4215947,这篇论文共55
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