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页数:332

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出版时间:2005-5

价格:33.00元

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isbn号码:9787302106692

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好的，根据您的要求，我将为您撰写一本与《Photoshop CS 广告设计实例教程》内容完全无关，但内容详实，具有专业深度的图书简介。 --- 《深度学习在金融风控中的应用：基于Python的实战指南》 图书简介 拥抱数据浪潮，驾驭金融风控的未来 在当前大数据和人工智能技术飞速发展的时代，金融行业的竞争已不再仅仅是资本和资源的较量，更是数据分析和智能决策能力的比拼。风险控制作为金融机构的生命线，其重要性日益凸显。传统的统计模型和人工经验判断已难以应对日益复杂、快速迭代的金融风险形态。本书正是在这一背景下应运而生，它旨在为金融从业者、数据科学家以及希望向金融科技领域转型的专业人士，提供一套全面、深入且高度实战化的深度学习风控解决方案。 本书并非市面上常见的理论堆砌或工具简单介绍，而是将深度学习的尖端理论与金融风控的实际业务场景进行深度耦合，以Python生态系统（Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch）为核心工具，手把手构建从数据预处理到模型部署的全流程系统。我们承诺，读者将学到的不是孤立的知识点，而是解决真实世界金融难题的完整方法论。 --- 第一部分：金融风控基础与数据准备的艺术 (约 300 字) 本部分为后续深度学习模型奠定坚实的数据基础。我们首先深入剖析现代金融风控体系的四大支柱：信用风险、市场风险、操作风险与流动性风险。重点聚焦于目前业界应用最广、数据最为丰富的信用风险评估。 我们详细讲解了金融数据的独特性质——高度不平衡性、时间序列依赖性、高维度稀疏性。随后，我们进入数据预处理的精细化阶段。不同于通用数据处理，本书针对金融数据（如逾期记录、交易流水、客户画像标签）的特点，设计了一套优化的特征工程流程。这包括但不限于：WOE（证据权重）/IV（信息值）的深度结合、时间衰减特征的构建、多时间窗口聚合特征的生成。此外，对于标签缺失或欺诈数据的清洗，我们引入了基于半监督学习的初步筛选方法，确保输入模型的数据质量达到工业级标准。这一部分强调的是，“好的风控模型，始于精良的数据准备”，为后续的复杂模型训练扫清障碍。 第二部分：经典模型到深度网络的桥梁构建 (约 450 字) 在转向复杂的神经网络之前，我们必须巩固对经典机器学习模型的理解，并以此为基准衡量深度学习的增益。本章系统回顾了逻辑回归（作为基准线）和梯度提升决策树（如XGBoost/LightGBM）在风控中的应用。我们详细对比了它们在模型可解释性、训练速度和预测精度上的优劣。 真正的重点在于深度网络的引入。我们摒弃了对多层感知机（MLP）的浅尝辄止，而是直击金融场景的痛点。我们详细拆解了如何使用TensorFlow/Keras框架构建专门针对表格数据（Tabular Data）的深层网络架构。关键内容包括： 1. 特征嵌入层（Feature Embedding）的优化应用：如何为高基数离散特征（如用户ID、商户ID）创建有效的低维稠密表示，这是提升深度模型性能的关键步骤。 2. 交叉特征建模（Interaction Modeling）：设计并实现了DeepFM（深度因子分解机）和DCN（深度交叉网络）的定制版本，用以捕获传统模型难以发现的复杂特征交互关系。 3. 时间序列建模的引入：针对贷款生命周期、交易序列等场景，我们详细讲解了LSTM (长短期记忆网络) 和GRU (门控循环单元) 在预测未来违约概率中的应用，并重点探讨了如何处理金融时间序列中的非平稳性问题。 第三部分：前沿模型与对抗性风险防御 (约 450 字) 本部分将读者带入当前业界最前沿的研究和实践领域，重点解决金融场景中特有的两大难题：模型可解释性和对抗性攻击的防御。 可解释性（XAI）是风控的生命线：监管机构要求风控决策必须具有透明度和可追溯性。我们不再满足于笼统的特征重要性排序，而是深入讲解了SHAP (SHapley Additive exPlanations) 值在深度模型中的精确计算与应用，以及如何利用LIME进行局部解释，为拒绝信贷申请的决策提供合规的理由支撑。 对抗性鲁棒性：金融欺诈团伙会不断尝试“喂养”模型以逃避检测。我们详细介绍了如何构建对抗性样本生成器，模拟欺诈者如何通过微小的数据扰动绕过现有模型。随后，我们引入了对抗性训练（Adversarial Training）和梯度掩蔽技术，指导读者构建对恶意攻击具有更高鲁棒性的风控模型。 异常检测的深度进化：对于罕见的欺诈行为，传统监督学习效果不佳。本书详细介绍了如何利用自编码器（Autoencoders）及其变体（如变分自编码器VAE）进行无监督的异常行为建模，有效捕获“黑天鹅”事件。 第四部分：模型部署、监控与业务集成 (约 300 字) 一个优秀的模型只有成功落地才能产生价值。本部分聚焦于模型的生产化流程。 我们详细介绍了基于Flask/Django构建高性能的模型服务API，确保低延迟的实时决策能力。在模型监控方面，我们超越了简单的准确率监控，引入了数据漂移（Data Drift）检测和模型性能衰退（Model Staleness）预警机制。我们使用了KS统计量和PSI（Population Stability Index）指标，并结合Python的实时数据管道工具，实现了对线上模型性能的持续、自动化评估。 最后，本书探讨了模型再训练策略的自动化设计，以及如何将风控决策引擎与业务流程（如审批系统、实时反欺诈系统）无缝集成，确保模型迭代与业务需求保持同步，真正实现数据驱动的智能化金融运营。 --- 本书适用对象： 负责信贷审批、反欺诈、资产管理等领域的金融机构专业人士。 希望利用数据科学技术解决实际业务问题的银行、保险、互联网金融从业者。 对深度学习在结构化数据应用感兴趣的数据科学家和高级工程师。 高校金融工程、应用数学及计算机科学专业的高年级学生和研究生。 阅读本书后，您将能够： 独立构建并优化用于信贷评分的深度学习模型，性能超越传统模型。 理解并应用前沿的可解释性工具，满足金融监管要求。 设计具有高鲁棒性的模型，有效防御新型欺诈手段。 将训练好的风控模型高效部署到生产环境并实现持续监控。

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这本书在素材的组织和配套资源方面做得非常到位，这一点是很多纸质教程经常被诟病的地方，但它却做得近乎完美。每一个涉及到的实例文件，包括所有用到的原图、纹理、笔刷甚至是特定的字体文件，似乎都能通过书中所提供的清晰的指引路径获取。这极大地简化了读者的准备工作，确保了我们在跟练时能最大程度地复现书中的效果，避免了因为素材缺失或版本差异导致的学习中断。更让我惊喜的是，作者似乎预料到了读者在不同阶段可能遇到的困难，在关键步骤后经常会附带一个“常见错误排查”的小栏目。例如，在讲解3D效果制作时，提到了几个新手最容易忽略的灯光角度和渲染设置问题，并给出了正确的设置截图。这种前瞻性的服务，体现了作者极强的用户同理心。它使得学习过程中的挫败感大大降低，读者能够更顺畅地沿着作者的思路前进，从而建立起稳定的学习信心，这对于保持学习的连贯性至关重要。

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我必须指出，这本书的深度和广度是同类书籍中少有的。它并未止步于讲解软件按钮的功能，而是深入到了图像处理的底层逻辑。例如，关于数码照片的色彩校正部分，作者用了大量的篇幅讲解了直方图的解读，以及如何理解和应用曲线工具进行精细化的曝光和影调调整，而不是简单地拉动滑块。这种对原理的深挖，极大地提升了读者的可塑性。学完之后，我发现即便是面对一个全新的、书中没有出现过的图片素材，我也有信心通过自己掌握的原理去处理出理想的效果，而不是死板地套用书中的步骤。再者，书中对一些高级滤镜和混合模式的讲解也颇为独到。作者不是简单地罗列效果，而是结合不同图层属性（如像素信息、透明度等）来分析它们是如何相互作用的，这种理论支撑让抽象的功能变得具体可感。对于追求极致画质和独特艺术效果的设计师来说，这种深度的解析是极其宝贵的“内功心法”，能让你从“操作者”蜕变成“驾驭者”。

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如果非要鸡蛋里挑骨头，这本书的篇幅确实非常厚实，初次翻阅可能会给人一种“望而生畏”的感觉。它涵盖的内容密度非常高，对于完全没有接触过任何图形设计软件的小白来说，一开始吸收起来可能会比较吃力，需要反复阅读和消化。不过，这种“厚重感”也恰恰是它价值的体现——它是一个长期陪伴、可以不断深入挖掘的工具书，而不是一本快餐式的入门指南。我建议初学者可以将它当作一个“武功秘籍”来对待，不必求快，而是要“慢工出细活”。可以先跳过那些过于复杂的专业渲染部分，重点攻克基础的图层管理、选区和蒙版，等熟练后再回头攻克更进阶的特效制作。这本书的结构设计其实也支持这种分阶段学习。它的章节划分逻辑非常清晰，即便只是为了查找某个特定功能的用法，也能迅速定位，检索效率极高。总而言之，这是一部面向有志于在广告设计领域深耕的读者精心打磨的作品，投入的时间绝对物超所值。

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这本书的装帧设计实在是一流，拿到手上就觉得很有分量感，封面那种哑光的质感配上精美的设计图例，让人忍不住想立刻翻开学习。我尤其欣赏它在基础理论知识点上的铺陈，不是那种干巴巴的软件功能罗列，而是深入浅出地讲解了设计原理，比如色彩的和谐搭配、版式的平衡布局，这些内容对于一个初学者来说，简直是醍醐灌顶。我之前自学过一些零散的教程，总感觉少了点系统性，学了皮毛却抓不住核心。这本教材的好处就在于，它把“为什么”和“怎么做”结合得非常紧密。比如，讲解图层蒙版的章节，不只是教你点哪个菜单，而是清晰地阐述了非破坏性编辑的理念，以及它在实际商业设计流程中的价值。这种教学思路，让读者感觉自己不仅仅是在学习一个工具的操作，更是在培养一种专业的设计思维。而且，书中的字体选择也非常考究，大标题和小标题的层级划分清晰，行距适中，长时间阅读眼睛也不会觉得疲劳，这对于一个需要长时间对着屏幕学习的实践者来说，简直是福音。看得出来，作者在内容组织和视觉呈现上确实下了大功夫，这绝对是一本值得收藏和反复翻阅的行业参考书。

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说实话，我本来对“实例教程”这类书籍抱持着谨慎的态度，因为很多这类书的实例都停留在非常初级的水平，最后出来的作品看起来像是上个世纪的设计风格，缺乏新意和实用性。然而，这本教材彻底颠覆了我的印象。它里面的案例选取紧跟当前的市场趋势，从高逼格的品牌VI设计到时下流行的社交媒体宣传物料，覆盖面极广。更绝的是，每一个实例都不是那种简单的“拼图式”操作，而是模拟了真实的项目需求。比如在电商海报的案例中，它会详细拆解如何根据产品卖点来确定视觉重心，如何运用光影效果来提升商品的质感。作者在讲解过程中，经常会穿插一些行业内的“小窍门”或者“避坑指南”，这些都是官方帮助文档里找不到的宝贵经验。我跟着做了一个关于活动宣传折页的实例，以前总觉得折页设计很难把握信息流，但通过书中的步骤拆解，我清晰地理解了信息层级和阅读动线的规划，最后出来的成品，连我那做设计的同事都忍不住夸赞了一番，说比我之前自己摸索做出来的专业多了。这种即学即用的实战价值，是其他任何零散视频教程都无法比拟的。

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