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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2019-10-16 16:59 编辑 4 n. `& O) b. f/ Z* M9 ~* B
2 w1 @) e3 h1 m( r5 N适用人群：
) V) L* W! Q' F9 X5 C! ]: \9 g! n学生，老师，风控建模，机器学习领域，算法和模型领域9 Z4 ]0 R7 k7 }
课程为实战类，要求学员拥有中级或高级机器学习水平- ]. U& s7 I! V7 _% B3 L; \
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课程概述：4 d# H; W6 t4 U% m4 ^! l
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。
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; R' J4 i3 ?4 s4 Z! d5 t- F$ _5 Q本视频系列通俗易懂，课程针对学生和科研机构，python爱好者。$ U1 w9 [+ l$ c8 V+ g( s% C/ v
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。
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# C- S' n) F+ g3 ~3 w* V1 S5 C课程特点：
& U, u5 n Z2 E$ ]6 F5 w, g# I0.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。* w( j) W, S: [ x; I" ]9 O0 ?
1.通俗易懂，附有视频所有代码和原始数据下载; e6 k& g( s3 e% c
2.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。
+ Q/ _! N) J! d, n* h' A3.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！
; K; r8 Q# q5 M6 G4.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。# l; @& O! J ]) I: g$ }
0 u4 z, O6 p1 Y! T! O课程目录：7 y: V4 A. ]8 z! ^4 P* N
章节1: 如何联系作者
6 v: Q! g3 t# M. M. x课时1 我的所有教学视频系列介绍
- T( L, p# |/ G0 X& ?( F
4 e" P- D' j8 w6 W) w' U章节2: python和机器学习入门基础
) S5 i4 g0 S6 P9 G3 v课时2 python基础免费学习地址# R) _- J# g4 Q5 @" I$ E
课时3 风控建模语言，python，R，SAS优劣对比
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! X2 v \# ]! y1 b章节3: sklearn编程环境搭建% ~+ X, [6 E* b! G! R8 ^
课时4 Python非官方扩展包下载地址
8 l/ C1 G, U" j课时5 python第三方包安装(pip和conda install)# R* z- q' i9 t5 L/ W3 n
课时6 Anaconda下载安装4 s+ B- \4 z) J( @7 c
课时7 canopy下载和安装
# l$ U2 {! i, J0 z8 |课时8 jupyter notebook新手使用教程（课外阅读）$ z# n) f# L# l$ D
4 p) W( A, K5 ?# B+ G" N+ I
章节4: sklearn机器学习基础知识2 e, N3 q; [) W/ I) e8 O+ b; B
课时9 机器学习数据库介绍
4 V: r1 S0 @2 R7 N4 Q" b# z; G/ X课时10 机器学习书籍推荐
. w% l: n0 L/ g! b8 {课时11 如何选择算法( w- L! y: `; R3 E! v
课时12 sklearn机器学习算法速查表8 |/ \: q1 Q( i0 }9 }; B
课时13 python数据科学常用的库
" A( p% `/ v; g K0 V+ G; Z% C7 L课时14 python数据科学入门介绍（选修）
# K+ J' ~# |5 [, R' R# l. L. t6 f1 \- g3 y' Y
章节5: lengding Club实战分类器模型. D; I+ A. i- A( }6 Z) [
课时15 lendingClub官网数据下载
0 Y' P% A; _; i" R课时16 lendingClub脚本在此下载% n4 n* }' W2 w3 x' r3 q+ _
课时17 比xgboost更优算法登场-catboost基础知识讲解
7 B2 O7 ]# a1 ` G$ L% }3 k课时18 数据清洗和首次变量筛选; R D' [+ Y6 X3 {
课时19 catboost第三方包下载和安装
' N3 r: H3 R9 S: h9 W7 h* q9 }课时20 import导入建模的包* S, U9 d( J: g9 s$ i: B2 @5 d
课时21 读取数据和描述性统计
# y6 e3 V4 b! s0 m( J- [& n8 c课时22 train，test训练和测试数据划分
: L# e: I+ I6 R$ A. ?课时23 fit训练模型0 O, h% p! ]9 o! G }/ u# H# L
课时24 模型验证概述
- b$ D$ Q; W; X7 c4 E9 O$ L课时25 树模型需要相关性检验吗？# V" A& b. T* b
课时26 交叉验证cross validation
, U8 z7 U$ r# }: d2 I/ e4 K课时27 混淆矩阵理论概述，accuracy，sensitivity，precision，F1分数5 x6 ~$ U6 d5 n
课时28 混淆矩阵python脚本实现0 l4 V1 Q$ F* `) F- U, S( Z
课时29 ks(Kolmogorov-Smirnoff)
8 o1 h3 a; U8 \; a9 p3 W& h# {3 W) z课时30 catboost1_建模脚本连贯讲解$ w0 K0 a* B4 p- O2 m
课时31 catboost2_第二次变量筛选
0 }& J5 F$ P4 Z课时32 catboost3_分类变量cat_features使用+ k0 K* P% t% L- c/ e
课时33 逻辑回归建模
+ ^0 Y" e P0 C1 ], X- v! S# o7 I
章节6: 消费者信用评分实战_回归模型3 B/ E/ T1 Y& \9 l4 Y1 z" P+ V
课时34 机器学习回归竞赛_一百万奖金挑战
$ R) n' F5 h$ r2 z课时35 线性回归基础知识（最小二乘法OLS）% f! v8 O- Z+ g
课时36 梯度下降法gradient descent* G3 T' B, q- X& b' A
课时37 误差error_偏差bias_方差variance
% V, m& z3 w% M课时38 shrinkage特征缩减技术_正则化+ K6 i6 I& k9 P, C
课时39 ridge岭回归_lasso回归_elasticNetwork弹性网络1 g! ^* v: J6 A. w/ |$ r* T! J
课时40 sklearn_ridge岭回归脚本
7 }7 L! B' m# t1 a4 u, W: x7 @课时41 逻辑回归_regression脚本* Z n/ _, Y _9 z4 ]$ }
课时42 sklearn_支持向量回归SVR脚本' y! _! Y) O7 z/ M6 w" x
课时43 随机森林randomForest回归脚本
1 p6 l$ j$ t# |( Q2 K1 V课时44 xgboost回归脚本3 U6 B5 n- B$ N) n, b' |
课时45 catboost_regression回归脚本4 |9 K& [8 g- A5 @4 G% J
课时46 lightgbm基础知识讲解$ i1 O) G o6 u0 _- d& D! x
课时47 lightgbm回归脚本
) M G& C1 g4 m' _7 i2 q课时48 sequencial线性模型回归预测脚本
0 J$ X' S ? t/ Q0 m: X
: S x- w$ R; b. y7 @+ X7 K4 b
% j- s+ m) s+ |$ F来源: 2019年 网易云课堂 AI数据科学 人工智能 Python风控建模实战lendingClub 视频教程 |
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