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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:22 编辑
( W1 a& \: M: q0 ?$ j" v6 a
7 Z) X2 B( @0 D4 O- c5 u. ^ l01 使用Python分析科比生涯数据
1 y- ?# d/ z, v课程目录：
$ W. G* Y0 g: c; a7 y1.科比数据集简介
: P9 g# L |0 M! R) s, Q5 |2.数据预处理 (1)
# n$ n* \" t/ b* p, j3.建模' s0 G' R4 U( X# F1 ^4 Q
# x+ C0 {; S7 M4 T, ^4 z! t02 案例实战-信用卡欺诈检测: |7 ^1 @, T6 X/ q/ y
课程目录：$ J8 \; M$ y3 r2 \1 y8 {" F! ~
1.案例背景和目标+ R* J- \( p5 n
2.样本不均衡解决方案; O6 I& K$ H# X" {- \
3.下采样策略
+ t' t4 W/ m( j7 U% x0 g4 e4.交叉验证
9 o8 W* {7 f0 s- C! K _' D7 e+ w3 \5.模型评估方法
- b9 r& F8 @. ]6.正则化惩罚
+ j: i% d/ r1 w* P" z, g. f& }. r7.逻辑回归模型
* O& [& v6 L+ E- y, z- z8.混淆矩阵) W5 _. h5 F, D
9.逻辑回归阈值对结果的影响
4 |/ e# j1 A! C U9 ~* Y10.SMOTE样本生成策略
3 k! m0 ^2 Z3 D' O, R- G: ^; R/ j {3 D% ?* X' V
03 Python文本数据分析$ T; Z$ @8 s1 c% D. x4 ]# h
课程目录：
- p( e3 Y, _3 N R# U; q+ B1.文本分析与关键词提取0 X$ i) a6 }0 p7 t
2.相似度计算* `1 l! c3 }4 r p1 i2 V
3.新闻数据与任务简介 x( H9 \( z7 Y2 ^2 p7 ^ Z
4.TF-IDF关键词提取
0 Q( E; q8 @/ Y' G6 Y" j) D( I. W5.LDA建模6 {6 [7 K! S* z! I2 F" ?# `
6.基于贝叶斯算法进行新闻分类
3 C4 w& ^0 m* L7 d$ n4 }
" g' t0 u+ x6 d `1 V4 S/ ~04 Kaggle竞赛案例-泰坦尼克获救预测
0 |* i7 m$ X) N7 k3 v课程目录：
# N9 B+ I4 M, q' {, v% x1 }, T, s1.数据介绍
/ G8 t: ^( t% \) U4 q2.数据预处理# X* q4 c5 `% w7 g- R
3.回归模型
4 E' S4 p8 u& E; p" c" X4.随机森林模型/ }; _3 t5 M7 j& i% U8 a
5.特征选择1 C4 U R5 ]2 b; K& y
3 E: W' ^, g2 U+ V
05 时间序列案例实战
7 g: b3 o6 Z s4 j( ?6 {课程目录：* c: N. `: p, r- s4 U; }; [, L
1.Pandas生成时间序列- w9 Q6 e. V+ U% y: d+ P
2.Pandas数据重采样
' U7 o) |; P" Y/ B& P6 z( @3.Pandas滑动窗口
/ B5 v y: W2 L% ~4.股票预测案例
/ K" ?% ~5 k+ v- V+ z5.使用tsfresh库进行分类任务8 C7 f4 P) C% U0 ~! P
6.维基百科词条EDA: D' |: }$ `, y
8 A# V$ \, Z9 I" s$ p& a1 M m; P3 S06 TensorFlow框架1 B9 C p2 Q, e+ C
课程目录：
2 c4 Y+ ], f1 F: X6 z# a3 h! ]! u$ ]2.变量
/ F* Q# }/ Q/ z/ E+ q" z3.变量练习
# t4 \/ {8 ~4 h1 Z+ {4.线性回归模型
; ^) u6 c/ n) z. ^* L5.逻辑回归框架- C) r* W2 X3 H- t( T) j* i; E
6.逻辑回归迭代9 k3 k A3 T0 \" ]5 c
7.神经网络模型, [/ {6 q9 W5 b* r' [1 V' }- V! H/ R
8.完成神经网络
$ v, i, @: r6 x5 T2 z0 T9.卷积神经网络模型
4 B: {4 R1 `6 R6 O10.卷积神经网络参数
* I3 }1 w) X/ Z. F' H& Z4 J. c4 `7 s1 ` i+ G
07 MNIST手写字体识别
3 ~4 y ?' H0 C( o/ a1 n, q ~/ ]课程目录：
4 N& U- k% E# B' K1.神经网络模型概述
2 r T& |$ U$ j. C. X3 L4 X, w3 m5 [2.tensorflow参数# R: ^8 l" M$ |1 J3 r
3.卷积简介) k3 f3 P! f3 b' `$ m
4.构造网络结构
, H$ }! X9 \; L7 J: l5.训练网络模型" Z7 `2 A5 V( _
2 ?: S/ Q5 y1 p
08 Gensim中文词向量建模
5 n( N+ _6 u9 k5 r( s9 F课程目录：
3 m) m8 H/ v: Y. U1 w1.使用Gensim库构造词向量' R' j3 I+ q. r$ S* z2 A
2.维基百科中文数据处理
, r# i! U8 g( ` A& L3.Gensim构造word2vec模型; R i* [8 Y8 J% G3 g0 m
4.测试模型相似度结果
3 O: S5 f7 R" Z8 n$ o$ }, x# L
1 l4 ]! j! c; z09 探索性数据分析-赛事数据集分析5 d; m' Z9 d4 Z& K
课程目录：) y% h! T# w1 n9 W: O- q& m' s
1.开场 (1)1 ?, t! l" Z$ d* ]2 I* e6 f( J3 Q
2.数据背景介绍
) h; V3 v% Z* K* w3.数据读取与预处理
& ]" Y, s0 L: x4.数据切分模块 V2 G: W+ A* o
5.缺失值可视化分析
& u3 R9 \6 [/ t9 t4 O+ ?6.特征可视化展示
1 a4 q/ s. s. s3 c L7.多特征之间关系分析
7 T2 q; x6 k% x% e+ l; p$ J8.报表可视化分析
# a h o; b' w) c8 n" o9.红牌和肤色的关系
+ I( W/ x( [/ Z- O4 t# o7 i9 s* D' j7 [' k& O" X# P. S
10 探索性数据分析-农粮数据分析
% h. `# n- x5 s6 `6 ?课程目录：: O5 \4 C$ S# _/ y
1.数据背景简介
/ J0 n# J1 B& Q# W! u0 y. S2 v. S; a2.数据切片分析
" C5 _, u R: [* n5 d0 p- B: g. n3.单变量分析
5 A9 f, q( H0 O* Y. t4.峰度与偏度* f: F$ e4 Z$ F* L6 J
5.数据对数变换* _/ Y3 D4 q. o* p+ l
6.数据分析维度
9 ?( Q C# c' Q' V" Z8 _: d) y- ]7.变量关系可视化展示
M* o1 `# Q8 d) z/ p. Q8 Z% u5 s$ K0 s$ y
9 o/ \) X* A- c: Z0 R |
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