课程链接: https://www.udemy.com/course/formacao-data-science-boosting-com-python/
在现代金融行业中，信用评分模型扮演着至关重要的角色。近期我参加了Udemy上的一门课程——《Credit Score – Módulo 2: Boosting em python》，深刻了解了Boosting算法的核心原理与实际应用。这门课程主要介绍了几种主流的Boosting实现方法，包括Adaboost、Gradient Boosting和XGBoost。课程内容由浅入深，从基础理论讲起，逐步引导学员理解Boosting如何通过集成多个弱学习器，提升模型的整体性能。特别值得一提的是，课程采用Python在Google Colab平台上实践，无需任何安装，极大地方便了学习过程。通过课程中的项目实践，我学会了如何构建信用评分模型，并将其与传统的逻辑回归模型进行性能比较。这不仅提升了我的实战能力，也加深了我对Boosting算法的理解。总体而言，这门课程内容丰富、讲解清晰，非常适合希望深入学习机器学习、提升数据分析能力的同学们。如果你也对金融风险控制或机器学习感兴趣，强烈推荐你参加这门课程！
课程链接: https://www.udemy.com/course/formacao-data-science-boosting-com-python/