风控算法技术图谱和学习路径
风控算法技术图谱和学习路径可以从以下几个方面进行详细阐述：
一、风控算法技术图谱
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基础知识与理论框架
风控算法技术的核心在于数据处理、特征工程、模型构建及优化。基础知识包括统计学、机器学习、深度学习、图算法等。例如，基于Python的智能风控书籍详细介绍了信贷风控领域的21种实用算法和解决方案，涵盖了从原理到工程实践的全面内容。
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关键技术模块
- 数据处理与特征工程：风控模型的构建依赖于高质量的数据。数据清洗、存储、整理及特征提取是基础步骤。例如，个推大数据平台通过协同推荐算法、LR算法、XGBoost等技术实现风控模型的构建。
- 模型构建与优化：包括逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等传统机器学习算法，以及图神经网络（GNN）等新兴技术。例如&#x
- 数据处理与特征工程：风控模型的构建依赖于高质量的数据。数据清洗、存储、整理及特征提取是基础步骤。例如，个推大数据平台通过协同推荐算法、LR算法、XGBoost等技术实现风控模型的构建。