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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2019-10-16 16:59 编辑 2 T7 O$ L; O7 l7 J
, v4 s. [1 O1 L2 C! c; n适用人群：8 J L. X# R$ q( ?
学生，老师，风控建模，机器学习领域，算法和模型领域
0 I( L6 N+ C' p课程为实战类，要求学员拥有中级或高级机器学习水平 _2 W! |( Y* k
- Q3 d$ z! Y. Q7 W课程概述：. \7 ^9 s+ e+ S4 h: X/ v, ]
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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- v" s& A, F/ b' c& f( [本视频系列通俗易懂，课程针对学生和科研机构，python爱好者。
+ p. g# m# ^0 `& O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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4 I/ Z. V2 C% k! c7 ^) \! N( x课程特点：: T" a1 j, u' s1 [( D) t0 E* b4 y
0.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。( |0 X$ D; }5 g/ F3 F
1.通俗易懂，附有视频所有代码和原始数据下载( ]# ?! c f8 J$ D
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。. |& I! Q( A9 f5 ]6 k+ R. |
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！7 Y- Q+ G. t/ {
4.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。3 c( e! W6 W1 Y- p" w/ f8 I4 O& x5 G6 h
2 s/ d$ O r- h2 Z: j* V" T" l3 w
课程目录：
- d0 [% t% y* Y章节1: 如何联系作者, t0 V, G. P X( Z8 h2 Q
课时1 我的所有教学视频系列介绍 B, f4 a1 `4 ^$ D- \: Z
% B% \" c( X1 n i" q7 Z章节2: python和机器学习入门基础; w. t% T: \* g( ?) F$ U; \. Q" n
课时2 python基础免费学习地址9 v$ y+ B" t, y, ]( \
课时3 风控建模语言，python，R，SAS优劣对比" H J$ B5 n6 x: E6 [8 t+ ?
5 f8 J/ B& h- c7 Y# y章节3: sklearn编程环境搭建. k- W' g Q \! Z7 o" f
课时4 Python非官方扩展包下载地址: Q- U) C& O& J$ X
课时5 python第三方包安装(pip和conda install)
+ `+ T" E) ]. s- S ]; X$ @课时6 Anaconda下载安装8 y( B2 @- ~2 u- e; d
课时7 canopy下载和安装
( M/ P* a! @4 W' W课时8 jupyter notebook新手使用教程（课外阅读）
/ {6 `$ p7 a0 J* N
2 h) y0 r' v* I6 `" j$ V- o章节4: sklearn机器学习基础知识
" S4 k& l/ w' ]; r9 [课时9 机器学习数据库介绍
9 J! V4 I/ u# j课时10 机器学习书籍推荐
4 C. q; h. o" u: v0 B0 P课时11 如何选择算法# w# N1 D' O) S' u. n
课时12 sklearn机器学习算法速查表8 Y# u: [. P; R+ q: i4 ], h2 D6 Z
课时13 python数据科学常用的库
# q9 W" U4 Q t9 t I课时14 python数据科学入门介绍（选修）2 `# n7 Q1 Y6 d, O
4 _3 I; h# }: s- x- @
章节5: lengding Club实战分类器模型5 a8 s1 T- i" U; n# K
课时15 lendingClub官网数据下载5 t2 [% K O. {' r, y
课时16 lendingClub脚本在此下载
+ @$ G4 l8 P9 X8 X8 A, R2 w课时17 比xgboost更优算法登场-catboost基础知识讲解
" s5 r' e9 [- ]7 n5 n3 k. q课时18 数据清洗和首次变量筛选# e: `2 l& C/ @ }3 y) l
课时19 catboost第三方包下载和安装
, g( \4 s/ u/ s/ X+ B课时20 import导入建模的包
" Y2 }( J) v6 X1 L; O o课时21 读取数据和描述性统计( V9 x- q0 g1 N5 g( W+ ~
课时22 train，test训练和测试数据划分% u% e" x( M0 G( G' o4 e d z
课时23 fit训练模型
3 a' B- y0 F/ _$ b, M课时24 模型验证概述
7 `( r, Z" e, y3 a# b/ B9 S课时25 树模型需要相关性检验吗？
5 ^3 h! N5 N5 L k课时26 交叉验证cross validation( ^. W( K$ u0 c6 x- o$ ]# p4 X
课时27 混淆矩阵理论概述，accuracy，sensitivity，precision，F1分数
u& q! F3 S' ?& Z课时28 混淆矩阵python脚本实现
0 c2 `% {4 U* G: N/ B课时29 ks(Kolmogorov-Smirnoff)
' K" I. K" B: {+ ]课时30 catboost1_建模脚本连贯讲解+ c* `6 g# d( ^- b8 i* e- D
课时31 catboost2_第二次变量筛选8 U$ X" B$ P9 s# {& m, |, b# {' _0 @
课时32 catboost3_分类变量cat_features使用
9 a. E9 f% f- {! c1 a课时33 逻辑回归建模+ A5 h+ J, b& r; l, E
/ v" M* [; V" ]6 o章节6: 消费者信用评分实战_回归模型
8 v" m, d" R1 h课时34 机器学习回归竞赛_一百万奖金挑战 n0 ~2 b: U& q: v% r1 Q( N. p
课时35 线性回归基础知识（最小二乘法OLS）
4 x" k, D' D5 ]8 Y1 {* R课时36 梯度下降法gradient descent5 T: x; f) K8 m3 N5 }
课时37 误差error_偏差bias_方差variance( b1 [5 P8 l9 }+ h. @3 s# r, a) W, R
课时38 shrinkage特征缩减技术_正则化: @" E B8 I( D5 z2 U3 E, Q
课时39 ridge岭回归_lasso回归_elasticNetwork弹性网络
; J( H" E' a/ O/ g课时40 sklearn_ridge岭回归脚本( f; h" \' l) \& h0 U
课时41 逻辑回归_regression脚本
4 Y$ z/ i" w0 T4 j课时42 sklearn_支持向量回归SVR脚本
: D7 o4 S) s% c/ K3 Z课时43 随机森林randomForest回归脚本
' V: W/ [- F1 H6 W: f+ b G课时44 xgboost回归脚本# D) T( w" L! o) y
课时45 catboost_regression回归脚本* g7 I* } |; x: [! @! R( P7 F
课时46 lightgbm基础知识讲解
- x2 H8 C+ Z* ]7 m/ [课时47 lightgbm回归脚本
, P$ r& |6 {$ T8 x9 q# `: ]$ X% Y课时48 sequencial线性模型回归预测脚本
* |! ^' h$ M6 a6 M* _9 M Q+ T6 }) j/ }) B7 T F( s
$ y; q% p7 } S" Q9 `5 ?
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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