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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:04 编辑 # a w% P: [0 P- _2 _& i0 a& s
8 X6 g& t. f9 Z. S7 B9 q' o课程介绍：
" }; m- Q( X8 T! g, J9 ^, T4 I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。5 k# i* n- X9 l" a! t" |
2 B# A: F6 t/ f# f" Z9 z7 x
适用人群：7 G: w0 m J& U0 F
从事机器学习,数据分析,数据挖掘的同学们以及python使用者$ ~+ L y& L+ C2 m
+ s+ V/ S* _4 n t; J; _' m课程目录：# S8 {# H4 Q7 s: f# O. {
第1章 使用Python库分析处理Kobe Bryan职业生涯数据4 b) ^) T2 @! B6 e9 o/ Y' _+ ?5 R
1-1课程简介8 v0 I4 T4 n4 J
1-2 使用Anaconda搭建python环境; I, q: O6 a: W% E5 i. k
1-3 Kobe Bryan生涯数据读取与简介% Y! V, }, k3 t8 H
1-4 特征数据可视化展示
; e2 B* g1 t9 o4 f" }1-5数据预处理 v J, ~8 O6 D
1-6使用scikit-learn建立分类模型
! U. o3 ~4 a+ ?* N
2 H# j% Z% y. J" R" H R. @/ n* K第2章 信用卡欺诈行为检测 Y% o4 n( A0 u
2-1数据简介及面临的挑战
) F. s5 G. V% [* ]2-2数据不平衡问题解决方案
1 W) X- W' b, k j" [+ t4 y2-3逻辑回归进行分类预测# Y) v U: `7 N
2-4使用阈值来衡量预测标准1 v9 K: I# c7 m% @* }6 E9 ]
2-5使用数据生成策略
( t6 ?4 L4 L Q+ d" o C) m w; [9 G5 n+ Y1 U+ p6 D) m3 l$ `- X" S6 |
第3章 鸢尾花数据集分析
3 N% |4 K5 s* P" Y) L$ D8 ^3-1数据简介与特征课时化展示& ~6 G' f9 l- L) m4 n
3-2不同特征的分布规则
7 M) m* D5 y q; g9 o3 Q2 ]3-3决策树模型参数详解; c# \# z6 V3 X' J8 q" `5 Q9 _
3-4决策树中参数的选择
0 p) m# ^6 W2 h7 H1 D3-5将建立好决策树可视化展示出来
+ n4 t4 w+ n4 o& T4 @9 ?7 ]$ W3 R u, F
第4章 泰坦尼克号获救预测7 z% s, f) s# h
4-1船员数据分析
% k% ~ ^. j, M) b. O4-2数据预处理
: H2 N9 K& C9 Z% l- `( F4-3使用回归算法进行预测* ]8 b5 u! [3 l2 z/ Q0 I2 a
4-4使用随机森林改进模型
0 a& {0 R! g: n2 N9 r0 _2 E4-5随机森林特征重要性分析& j! G$ b( c( _0 ~1 ~( x
1 m# r4 ]8 m" H `第5章 级联结构的机器学习模型
# D3 u- E* \# Z2 n* A/ k" ?5-1级联模型原理
( l* a3 |, l/ r3 H7 r5 c5 m' x5-2数据预处理与热度图) f; i: b) }: X% J. W" n+ }' c
5-3二阶段输入特征制作5 y9 g; r: W# ?7 e- z" }: G- X2 I
5-4使用级联模型进行预测
$ e9 U, J+ {! l, ] f/ F; b) S7 S* z3 h. m! y+ j2 e6 t
第6章 员工离职预测3 R( U9 d% V* ~$ d' X+ F7 E9 d
6-1数据简介与特征预处理
% a- E4 |4 Q2 `6-2员工不同属性指标对结果的影响
( t6 R( L8 E- b6 U: f7 w9 K) Y6-3数据预处理6 B; @" Y! H3 @" m
6-4构建预测模型
% I2 e1 j' t& N0 {& K% K, @6 t6-5基于聚类模型的分析
3 y# D' S4 T4 I
& x0 ]# I6 u# l# J4 W第7章 使用神经网络进行手写字体识别（mnist）
, ~! S8 }% C. L% e' _- h2 R9 P7-1tensorflow框架的安装
5 K7 T& n! t, }6 w+ {& Y5 @7-2神经网络模型概述1 L5 y* h4 I% l9 C L5 D5 A" Z
7-3使用tensorflow设定基本参数) f. L1 m8 h9 {% S& l/ x* x& \
7-4卷积神经网络模型- r6 I% k! k# Y2 |: y8 E# k, k
7-5构建完整的神经网络模型
! s5 y+ m+ l# t, P7-6训练神经网络模型 - H- e1 ^+ I5 C2 z
# B+ T& \5 T$ D& t, C& F第8章 主成分分析（PCA）
" q3 [' d6 n7 B8 ^8 B6 c. W, f8-1PCA原理简介
' c- N; k% \! H! n0 Z- a, `8-2数据预处理# ^9 I; Y, c) A; c" Z" S
8-3协方差分析+ a& ^1 X$ t8 T% c5 }9 Y9 v
8-4使用PCA进行降维, X5 e5 G5 ~7 o9 E3 Q! K
! j& s/ w5 z6 Z( A6 z$ ?) I& y" v
第9章 基于NLP的股价预测
) A9 s+ u9 l6 C9-1数据简介与故事背景/ w# Z5 `' M0 f* e9 o- \" I/ k1 s
9-2基于词频的特征提取; {( H0 E0 O1 B5 e
9-3改进特征选择方法) D: r9 x7 P6 _
! M9 e+ t& q' b4 i/ L/ g5 g' ]' U
第10章 借贷公司数据分析
8 I( D6 g- c% c3 i3 W7 G1 v: g10-1数据清洗) H) g7 z7 W' o6 l* W* l7 P) y6 \
10-2数据预处理, |& T4 @" \& G3 H
10-3盈利方法和模型评估2 f; R# p+ m% m5 [) s( f5 B
10-4预测结果$ X" Z/ O/ Q% \) T% u, ^
: h- F3 \0 R! n' g% g+ l1 Y& I: G
; ^% o9 D0 G8 o6 T6 ?; w
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