|
|
本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:04 编辑
" l$ g, x; l0 x! F) b& ^- G8 \' @3 M" f% g
课程介绍：, b7 b9 ?0 A+ h# Y
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。
; B* @* s K E2 W( E
/ a6 `6 G9 w' S适用人群：, X! z* ?+ m( M9 o, z9 H
从事机器学习,数据分析,数据挖掘的同学们以及python使用者
8 N! `2 L8 M: z1 R" j J
8 u& P5 O- I/ k课程目录：
9 i3 O1 J7 U7 f第1章 使用Python库分析处理Kobe Bryan职业生涯数据7 L4 f) @6 i" U+ m! c# p, Z5 H
1-1课程简介5 P8 X8 [" {, ]( Z/ X t
1-2 使用Anaconda搭建python环境
0 B4 }6 t+ [, U" d0 ?0 |1-3 Kobe Bryan生涯数据读取与简介) e8 r: n, o3 n1 M+ O6 G; q3 h
1-4 特征数据可视化展示
2 Q7 ?! w$ }4 h/ C! z8 {# M1-5数据预处理) _) O2 H0 w+ ^5 x
1-6使用scikit-learn建立分类模型+ A1 Q+ l* ]6 b1 d
) B6 {; q3 h8 H: }- B第2章 信用卡欺诈行为检测1 n$ x+ i% r1 m! J R
2-1数据简介及面临的挑战
' }4 P: i! W1 P# [# M2-2数据不平衡问题解决方案
! X% R$ L& l& q8 o% a2-3逻辑回归进行分类预测
3 O4 `# y: U) E" {2-4使用阈值来衡量预测标准
! A8 @7 ^* ?9 O3 X; h; a T2-5使用数据生成策略6 r+ R: G! e# R- `
) F! ^6 v# C6 B4 g/ q8 v
第3章 鸢尾花数据集分析
( s5 e. I0 A' R; d2 O8 w8 I1 I3-1数据简介与特征课时化展示
* ]6 w/ f. D* g2 w6 E% l- d- k3-2不同特征的分布规则
; G" G6 u1 e5 c3-3决策树模型参数详解
# a; D3 G: d' V3-4决策树中参数的选择" {. b; H/ A }) F: `% R; i5 {
3-5将建立好决策树可视化展示出来( m/ C: h8 h$ y- P) x7 U
: e0 N! A- S+ w: F/ [. N
第4章 泰坦尼克号获救预测
7 x3 i6 U/ s6 i, U4-1船员数据分析
9 L u# r7 e* x7 q( N! l& ^) d4-2数据预处理
4 r( \# L4 K1 P2 G4-3使用回归算法进行预测
: A1 \' p1 w) V3 `$ [4-4使用随机森林改进模型- k! R/ V+ M5 _. C
4-5随机森林特征重要性分析
& {, m# ]' i: B0 ~2 d% P4 D9 V9 b# h1 V& d
第5章 级联结构的机器学习模型! j4 ~3 x J" Y3 F" N
5-1级联模型原理
" ?' X3 }: Y W# G" Q# H5-2数据预处理与热度图% k$ Z5 f, p n1 l% p7 W$ g; t% {
5-3二阶段输入特征制作: O! G, m- t, C7 Z" D3 h, d
5-4使用级联模型进行预测7 Z2 w1 H. u. V
, r% n% @; @4 h; w% h0 R* {
第6章 员工离职预测/ L1 l: I& f1 I3 O$ J+ a
6-1数据简介与特征预处理7 q6 ]( b* N0 X+ r2 U& f
6-2员工不同属性指标对结果的影响" m+ D4 ]% h5 } }! r0 |& j8 y+ c
6-3数据预处理
, R0 N/ |8 L, Y9 t8 A. z6-4构建预测模型
' X7 ?. w5 D' R9 G E: T6-5基于聚类模型的分析! x; N! C0 @9 H
& }6 K9 `2 h3 d) r0 C: [" b
第7章 使用神经网络进行手写字体识别（mnist）& a, C) U2 X; b3 h
7-1tensorflow框架的安装( w \. B- j- }9 H8 u
7-2神经网络模型概述% M& Y: _. ^0 Y' }
7-3使用tensorflow设定基本参数" u1 b+ |; e# @ ]. L: m
7-4卷积神经网络模型
6 g$ R9 ^, ^! x# {7-5构建完整的神经网络模型; X8 ^% p( p k$ H7 D, j% w
7-6训练神经网络模型 $ w8 Q( D2 I( A1 c( _
2 H: C+ x8 L( w% s) Q
第8章 主成分分析（PCA）$ C+ p8 {2 E. E7 A: |
8-1PCA原理简介
9 Y, C/ A! z! e1 `1 I. A5 Z/ c8-2数据预处理, w2 U/ G8 Y" R
8-3协方差分析
$ g2 L, z8 P. z, ]" H/ p) M8-4使用PCA进行降维3 L: {7 _9 `' N& R
7 j/ w; R5 v' V第9章 基于NLP的股价预测
9 o6 Q* `/ h6 q2 Q/ G8 D9-1数据简介与故事背景& [3 V" l9 u" @+ L& F* z
9-2基于词频的特征提取
6 \/ j7 S \! s7 d& [6 \9-3改进特征选择方法& e8 `. X+ v g! d& V m6 d5 O# E: E( U
4 p+ o+ Y% k; W8 D- ~: o
第10章 借贷公司数据分析& {8 n H3 c; I i2 ^
10-1数据清洗 I, \* G9 Z! K/ }
10-2数据预处理
, c3 N0 b. h: U' g10-3盈利方法和模型评估3 I* {1 _4 i$ |+ K; w0 j- T
10-4预测结果$ D$ f0 q$ o( y% w9 Z' }
& a8 i+ B$ J4 ?8 N
" U+ Y$ \7 z/ k9 [ |
本帖子中包含更多资源
您需要 登录 才可以下载或查看，没有账号？立即注册
×
|
/1 
|小黑屋|Archiver|手机版|一路学IT论坛 专业视频教程网站
窥视卡
雷达卡
发表于 2019-4-25 00:11:09
提升卡
置顶卡
沉默卡
喧嚣卡
变色卡
千斤顶
显身卡
发表于 2019-7-19 02:21:24