2019年 AI数据科学 人工智能 Python风控建模实战lendingClub 视频教程

冰点也疯狂

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$ \- d- D6 H" F3 L. N: q6 x8 s适用人群：
" \0 |6 y0 q  v4 i1 }学生，老师，风控建模，机器学习领域，算法和模型领域
课程为实战类，要求学员拥有中级或高级机器学习水平

' R: z7 v$ ]% d) r: z课程概述：
Toby，马上消费金融公司担任模型验证专家,国内最大医药数据中心数据挖掘部门负责人！此课程为Python风控建模实战。实操项目包括lendingClub和消费者信用评分百万奖金挑战赛。lendingClub为分类器模型，消费者信用评分为回归模型。

* N0 D# r* o2 B7 o5 K$ {本视频系列通俗易懂，课程针对学生和科研机构，python爱好者。
本视频教程系列有完整python代码，观众看后可以下载实际操作。这些模型代码可为中小型企业提供解决方案。

课程特点：
5 ^9 I8 ~& I- S" z5 W+ j0.视频采用GTX1060专业显卡录制，分辨率达到2K超清，学员可以清楚看到每一行代码。
, h' D9 `% U3 t: g7 B1.通俗易懂，附有视频所有代码和原始数据下载
! c* y/ j/ _8 M8 k5 K2.平民价格，非纯商业化价格，让贫困学生也学的起国外最先进流行知识。不需要花费几千上万报天价学习班，自学也可成长。
4 T( s3 r, a/ n- j3 |3.了解机器学习建模实战，lendingClub包含几十万条实操数据，消费者信用评分竞赛也有十万多建模数据。学员可以跟着视频筛选变量，建模，体验快乐成功感！
* a& ?* y9 E9 x4.课程为实战类，建模质量高于教学或kaggle竞赛，要求学员拥有中级或高级机器学习水平。
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课程目录：
章节1: 如何联系作者
7 U. _9 C! l+ \" J- O' h课时1 我的所有教学视频系列介绍
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9 N' u( G1 I5 y2 Z- D- G章节2: python和机器学习入门基础
课时2 python基础免费学习地址
2 }# g. m' a1 w7 c, Z! s' M课时3 风控建模语言，python，R，SAS优劣对比
% ?- r  k9 ^/ t; X- {
. {; q/ z# ]) v, \( C章节3: sklearn编程环境搭建
课时4 Python非官方扩展包下载地址
课时5 python第三方包安装(pip和conda install)
) ]+ y6 v9 E2 W课时6 Anaconda下载安装
课时7 canopy下载和安装
& G; z& q6 z+ A' j8 ~课时8 jupyter notebook新手使用教程（课外阅读）
0 I: ~# @# J/ ^: w
章节4: sklearn机器学习基础知识
课时9 机器学习数据库介绍
课时10 机器学习书籍推荐
课时11 如何选择算法
, ^. {& k4 m1 i  Y& z6 ^5 `课时12 sklearn机器学习算法速查表
课时13 python数据科学常用的库
课时14 python数据科学入门介绍（选修）

章节5: lengding Club实战分类器模型
* h8 B+ d5 v- P* S# J课时15 lendingClub官网数据下载
课时16 lendingClub脚本在此下载
. q% l0 f, Q7 p2 n% [课时17 比xgboost更优算法登场-catboost基础知识讲解
课时18 数据清洗和首次变量筛选
/ [6 @  i" ]# Z2 m! _2 I课时19 catboost第三方包下载和安装
课时20 import导入建模的包
; T6 S9 {& Q: I% Q3 I7 C课时21 读取数据和描述性统计
6 U- K3 d; v- z4 k( G/ C1 y3 t课时22 train，test训练和测试数据划分
+ u) }& J  j0 z) i课时23 fit训练模型
7 b3 h  s3 J" \0 Y8 _5 o课时24 模型验证概述
, [7 ]$ b/ L  f8 o) s& Y课时25 树模型需要相关性检验吗？
课时26 交叉验证cross validation
课时27 混淆矩阵理论概述，accuracy，sensitivity，precision，F1分数
' y2 I6 k( j: G! t; v课时28 混淆矩阵python脚本实现
6 O: m& Q" W: j: a( u0 k4 p课时29 ks(Kolmogorov-Smirnoff)
课时30 catboost1_建模脚本连贯讲解
课时31 catboost2_第二次变量筛选
1 s& z7 `' }) I课时32 catboost3_分类变量cat_features使用
0 h+ h) J" g! [课时33 逻辑回归建模
; C; N6 `0 x4 B& B1 j+ h1 S0 X
章节6: 消费者信用评分实战_回归模型
课时34 机器学习回归竞赛_一百万奖金挑战
课时35 线性回归基础知识（最小二乘法OLS）
课时36 梯度下降法gradient descent
7 Z& q$ O. U! |课时37 误差error_偏差bias_方差variance
课时38 shrinkage特征缩减技术_正则化
课时39 ridge岭回归_lasso回归_elasticNetwork弹性网络
8 d) H+ }$ L$ N课时40 sklearn_ridge岭回归脚本
# Y# \( z  k4 s! t课时41 逻辑回归_regression脚本
# W6 T& u% L' d, }课时42 sklearn_支持向量回归SVR脚本
* i# @% C' h6 A* N( n# T课时43 随机森林randomForest回归脚本
8 @' a5 k( Q8 C课时44 xgboost回归脚本
课时45 catboost_regression回归脚本
课时46 lightgbm基础知识讲解
课时47 lightgbm回归脚本
' ^* W+ \4 i) P课时48 sequencial线性模型回归预测脚本

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