对机器学习感兴趣？不如先来实践一下！｜《花旗银行异常交易检测系统》
通过精心设计的项目，可以了解业界常规的作业模式，进行类似实践，这对发现职业兴趣、提升相关技能、积累实操经历都非常有益。
数据科学专业，是利用科学方法、流程、算法和系统从数据中提取价值的跨学科领域。数据科学家综合利用一系列技能（包括统计学、计算机科学和业务知识）来分析从网络、智能手机、客户、传感器和其他来源收集的数据。
指南者的人工智能项目实战，就以机器学习方法为核心，引用热门项目实战，由指导老师带领学员，完成数据预处理、数据变换、特征工程、模型搭建与调参、模型评价、模型集成等，切实体验机器学习的实际应用。
我们一起来看看在《花旗银行异常交易检测系统》项目中，同学们都做了什么。
PROGRAM
优秀学员报告节选展示（左右滑动，放大查看）
该项目是一个含金量很高的机器学习应用项目，将机器学习应用到金融异常交易中，从最后展示的报告来看，可以看到T同学对于python的熟练使用以及对于机器学习整体的应用流程都是很清晰的：
1. 从内容上来看可以发现T同学对于各类机器学习的算法应用还是很熟练的，可以将逻辑回归、决策树、随机森林应用到异常交易检测中，并且从精准度与预测效率两方面来选择最优算法；
2. T同学的python编程也是很熟练的，可以熟练的使用pandas完成数据预处理，matplotlib完成数据可视化，sklearn完模型的构建以及模型评价等工作；
3. 特别值得一说的是为了放预测模型更为精准，T同学尝试了多种特征工程的方法，对数据进行过采样、PCA降维挖掘主要特征，GBDT生成新特征这些都可以看到T同学对于数据的处理是比较有想法的，并且最终也得到了不错的效果。
项目背书
学习过程（点击放大）
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来源: qq
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