3月22日微信公开课《一个典型的半监督学习算法在反欺诈中的应用分享》，欢迎参加！

微课主题：一个典型的半监督学习算法在反欺诈中的应用分享

微课时间： 3月22日（周四）晚20:00-21:00

微课流程： 40-60min 讲师在微信群内图文+语音授课

20min    讲师在微信群中文字+语音与群友互动讨论

微课内容：

在互联网金融、线上消费、社交网络等领域中，欺诈行为是一个无处不在且变化多样的黑产行为，给各行业带来严重的损失。因此从事反欺诈工作的数据分析师是当下需求量极高的一个高薪岗位。

从事欺诈识别工作的分析师常遇到的一个场景是，部分样本带有明确的正标签（即欺诈标签），剩余样本的正负标签往往未知。此时经典的监督式学习的效果往往大打折扣。这里我们介绍该场景的几种解决办法，并详细解读基于EM算法和混合高斯模型的生成式方法。

微课讲师：

晓风，硕士毕业于全球top10的统计系，在银行、互金等领域有超过8年的工作经验，在PNAS等核心刊物上发表多篇数据分析领域的文章，带领团队负责多个风控模型的开发与落地工作。

在炼数成金开设有：《互联网金融中的交易反欺诈模型》课程，于4月21日开课，欢迎关注

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