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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:04 编辑
7 j" l3 n" D4 b6 i* j4 x; e8 o. E G0 Z& S
课程介绍：
/ S* q- S" i. u7 O0 z2 c" E选择经典案例基于真实数据集，从数据预处理开始到建立机器学习模型以及效果评估，完整的讲解如何使用python及其常用库进行数据的分析和模型的建立。对于每一个面对的挑战，分析解决问题思路以及如何构造合适的模型并且给出合适评估方法。在每一个案例中，同学们可以快速掌握如何使用pandas进行数据的预处理和分析，使用matplotlib进行可视化的展示以及基于scikit-learn库的机器学习模型的建立。
! V2 ]% L: W6 J7 S; L/ Z H# Q: X: I2 ~4 y
适用人群：$ t* B: Y: A9 W6 W; x
从事机器学习,数据分析,数据挖掘的同学们以及python使用者
6 Y+ O! {! U. v+ O x7 l' _6 Y8 j* n
课程目录：
8 \5 p; h0 E# \3 }$ L/ `第1章 使用Python库分析处理Kobe Bryan职业生涯数据
6 U ?/ ]; g' b/ [2 J9 W, @$ o1-1课程简介
6 k9 o7 L6 R/ n1 @8 l n' b. s8 E1-2 使用Anaconda搭建python环境
9 l; a+ h# r8 j: y5 q G. Z1-3 Kobe Bryan生涯数据读取与简介
& m; C: O! r7 b1-4 特征数据可视化展示
+ ]" \& v* e1 O' E4 Y$ K1-5数据预处理
6 M1 V& e* V6 g3 o1 p1-6使用scikit-learn建立分类模型7 {) W i, n2 n4 q, U! h
! I: T# v: [. {9 g第2章 信用卡欺诈行为检测
( P6 [% J4 S6 X3 x' d& c$ I2-1数据简介及面临的挑战 t6 ~( h( F% N# F; W% S" Z
2-2数据不平衡问题解决方案( {: F. g N. N+ k/ x' P; p5 _
2-3逻辑回归进行分类预测* r. ~- {3 |" w5 A% V8 l U7 m% A
2-4使用阈值来衡量预测标准
* q+ E# R( O. x2-5使用数据生成策略
# b, n( r7 h; g( Z
5 K& E& A; j/ n0 c+ u' q# U8 G6 Z第3章 鸢尾花数据集分析
( _/ b" {+ {6 {) e3 b3-1数据简介与特征课时化展示2 W8 k1 i* S) V0 Z4 ^. N8 U- o: y5 q
3-2不同特征的分布规则: y, N; S% `: j& u
3-3决策树模型参数详解3 Q- |: P: v% P/ m6 G/ X/ u5 A" ^
3-4决策树中参数的选择: ~0 \, I8 [# u% f5 h3 j
3-5将建立好决策树可视化展示出来4 d, w9 G) h" c
) ]' w! X" ]4 e
第4章 泰坦尼克号获救预测
1 [: D0 i2 e- E3 C/ s2 b- o8 e4-1船员数据分析/ e, j4 |/ Y r) o
4-2数据预处理
* f1 G( g' v, `5 g6 z; P! C* i' \4-3使用回归算法进行预测
: R2 O% c Z4 X6 U2 }1 ^) l* a4-4使用随机森林改进模型# V( b) r" M: v i9 q5 H
4-5随机森林特征重要性分析
* R, t5 M, F' `, c' ~$ R- J8 G. M0 b( X
第5章 级联结构的机器学习模型
4 V- F; M6 F! a- _$ T1 [! z5-1级联模型原理
; k% R7 C$ P& l7 ~% V% @5-2数据预处理与热度图9 e* C' X3 c V: ?
5-3二阶段输入特征制作* H. y, [5 t6 d8 k w7 g, J: m" n
5-4使用级联模型进行预测; n- e x0 t' J, b% c- Q+ `- G
: T, o4 w( B0 V% n& u第6章 员工离职预测
$ \" m( p, {6 n9 \ S$ U6-1数据简介与特征预处理
# c8 z. }& B6 O S) Q9 D6-2员工不同属性指标对结果的影响
]/ {" |* f; ]9 I! g5 T6-3数据预处理
& [% B8 k3 `/ Q0 ?+ j( l6-4构建预测模型% ^1 J8 ]. n/ l* g
6-5基于聚类模型的分析' T+ i, a5 U* X9 m
2 Y- Q# h* x1 G& l! C) G6 g! P第7章 使用神经网络进行手写字体识别（mnist）
4 L1 q7 Q% d& V' {& ^* r7-1tensorflow框架的安装
( U8 \( X+ W# m( B' d7-2神经网络模型概述
" i/ S; }# Q' j0 s7-3使用tensorflow设定基本参数
3 F% `7 j/ y6 v% h- v+ ~3 M2 c7-4卷积神经网络模型
8 j* J+ Y# \0 h2 W& b7 x7-5构建完整的神经网络模型
4 _; c9 c+ f* V$ N/ y d7-6训练神经网络模型
3 v# X% S% v! h ^7 X1 b- [9 f/ d
第8章 主成分分析（PCA）
# q1 @3 u' w$ i' b$ ]4 s% T8-1PCA原理简介! s3 n4 i0 ~) G" L3 s4 u
8-2数据预处理
( e6 O: Y F! I& \, t8 ~" z8-3协方差分析: x8 c6 R' {; W6 {4 s0 v, R
8-4使用PCA进行降维
$ M% ?: P# {7 t/ o% Z; W* M: }8 Z
# T* w. a4 n8 s- g9 o/ O& I4 u第9章 基于NLP的股价预测7 p; e( {9 F# T/ ?+ y
9-1数据简介与故事背景
: @' K0 E" k2 v3 d/ f. X9 P9-2基于词频的特征提取
5 T7 _4 p } K9-3改进特征选择方法
?: [/ R) Z+ m; }0 M. C' u5 Y8 N) @, `) G( P+ [& m9 f
第10章 借贷公司数据分析
5 f( p8 Y! R3 Q% R* i0 ?8 r10-1数据清洗. S7 V8 V+ h: Z" Q
10-2数据预处理5 T. T r* O3 V+ {
10-3盈利方法和模型评估
M$ R3 w9 u1 g10-4预测结果
Z6 \' Z1 W# a) _9 E) } y& P) _/ P
+ A, L2 f6 _: p
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