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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:22 编辑 " j' q, l: M- r. Q/ D$ b
8 P9 i4 l. C2 L
01 使用Python分析科比生涯数据* x1 l! t: P: m
课程目录：1 u6 D ~3 r6 N6 |9 @% O1 p
1.科比数据集简介
" i1 @( Y- B0 S+ K; L2.数据预处理 (1)
1 U, e" ^% X$ W/ L1 `3.建模) E6 W# U6 f$ a- H$ C4 q
: R1 c4 D9 c% z K2 {# ^1 c02 案例实战-信用卡欺诈检测6 s2 ~8 W" \* T
课程目录：
* r. W: o# B! d9 n) Y0 n% T" w1.案例背景和目标
( O# s+ `+ G' ^2.样本不均衡解决方案
- K0 s- ^, Q: Z8 q3.下采样策略' M" r6 d* Y5 F9 `
4.交叉验证 H5 G! |+ k/ p* N7 @
5.模型评估方法
% T* k8 {1 F6 U* U6.正则化惩罚
# y0 q8 K. T9 m7.逻辑回归模型
# R: |8 p9 e! _ W4 P8.混淆矩阵0 `/ J' Y+ W/ d
9.逻辑回归阈值对结果的影响
' q! K: h, u# t9 ^" v10.SMOTE样本生成策略5 X$ q1 V: I7 I; U( X
, d) x! f6 S: ?) Q: b1 y3 _03 Python文本数据分析
, g9 `3 ?3 m3 B5 k e2 G9 W课程目录：
$ M5 n. V7 b; w1.文本分析与关键词提取
) I3 x# l5 |3 _" f; ]7 ^. U" a* Q2.相似度计算( ?8 S5 a4 D5 ~6 B: w" K2 \
3.新闻数据与任务简介$ @! ?8 _' [" a. n, \% V
4.TF-IDF关键词提取) f# i7 k* s3 V, f3 v
5.LDA建模
8 `2 H" v$ L9 r/ ]* Y9 F$ Q c0 p6.基于贝叶斯算法进行新闻分类
! t8 n! {8 h! o: j) t( s
6 `! L# o/ ^$ T. |04 Kaggle竞赛案例-泰坦尼克获救预测
$ X' M Q" V8 Q8 b. m V课程目录：
' F* o! i: |3 o- K( O1.数据介绍
9 J( O; W+ _0 B6 z2 A7 G# p2.数据预处理
4 i3 G2 @0 q. q- r: F- V; ]* n# Q3.回归模型+ i' x' E7 x; F/ u% C% q* a7 \
4.随机森林模型9 u5 t. b6 d: t. ~8 v: z
5.特征选择# L. ^8 Y6 m6 `
4 J; {* x7 r) M: m
05 时间序列案例实战
; X* n& \0 O$ v课程目录：
0 ]& y9 `# p" w! d7 H1.Pandas生成时间序列/ }" [4 ~! @3 }) [; V
2.Pandas数据重采样& o% J$ z0 M$ g8 i1 a x3 K; Y
3.Pandas滑动窗口
" N0 d% B0 r5 R$ N. }" ^4.股票预测案例- s. ^6 U0 A2 K# T' I' ^9 s: I
5.使用tsfresh库进行分类任务
0 s! B) N2 \" r$ D5 r6.维基百科词条EDA
9 n- r0 ?2 z6 [6 o; P% Y* {" Q6 z6 `+ g/ l' {
06 TensorFlow框架
! g0 _! o6 [$ N% T1 S4 U. a& t- V4 x课程目录：
- Z9 n- c1 V: E( I" _( o8 C2.变量4 n. X; b% ?' S% K4 G/ y
3.变量练习, U. u: ? F( q( o7 @9 d( B! ]/ g
4.线性回归模型
P( N2 o ^% {. B% k5.逻辑回归框架
* j1 I. ?5 M- S2 g' d6.逻辑回归迭代# W0 ]3 S0 n! e8 _/ u. E
7.神经网络模型
7 V8 C. f1 r3 S6 E) }* H# M" a8.完成神经网络
' W7 s2 G) r1 X' y; u8 j8 X$ q: @9.卷积神经网络模型 X B! i$ E* Q4 l4 ~1 s7 @. R
10.卷积神经网络参数6 m% z) G8 U) y7 c* r
4 h0 J- \& T, f6 X2 f& {
07 MNIST手写字体识别
9 w- d5 C! ] V课程目录：
" `; ?( n$ U, t1.神经网络模型概述
9 P: K) [0 g% O5 T: C2.tensorflow参数
2 P( l2 g9 G5 I# r& i8 q3.卷积简介$ m) l- a. X) c3 g
4.构造网络结构
" b; X% Y x3 u& E5.训练网络模型: F/ I* \7 J* C% j" _- p O* T% C
, C3 n# o0 I/ ~1 ~% w
08 Gensim中文词向量建模
) Y6 ]: A6 d' x! T课程目录：
; J+ `( y# k: K' j7 F1.使用Gensim库构造词向量+ [9 Y5 P1 x: K# D& {8 G
2.维基百科中文数据处理
0 O" N W. o# o- R) W$ [3.Gensim构造word2vec模型- w$ t; \8 u( ?+ ]7 Y
4.测试模型相似度结果! c3 g) [! u4 B! G. P
. c0 O* h- q: x2 p" c" P3 V09 探索性数据分析-赛事数据集分析
9 X/ q+ W" \' G, X$ x* H* |课程目录：7 {8 A9 O8 C6 F) b7 |+ e
1.开场 (1); ~' o$ [2 L- g
2.数据背景介绍
% w9 u/ s4 Y8 F. |) G3.数据读取与预处理1 M1 [9 [3 P( X, P1 y. n/ Z
4.数据切分模块
$ j/ O4 A" Q9 b5.缺失值可视化分析! D$ a+ U, G, o1 j& \
6.特征可视化展示6 Q; \; Z4 k% L2 p7 O
7.多特征之间关系分析
: \$ H& V& @5 @. R8.报表可视化分析
* N! k0 _5 V7 ^* T; Y9.红牌和肤色的关系
2 c7 h/ |( {# [
8 B) Q$ e2 j! @0 a10 探索性数据分析-农粮数据分析
9 v1 ]* f; H* G/ w* ~! ?! k9 C8 N( @课程目录：
, T1 j8 a; [! W$ p0 F1.数据背景简介8 B7 R5 o3 L5 U2 m* [+ A1 O$ q
2.数据切片分析! G% A4 ], \- p; d3 Z* \# H
3.单变量分析
0 [" Y5 \1 Y9 n0 m4.峰度与偏度7 |9 S; t6 D( ~
5.数据对数变换' F$ p Q3 X$ N' C! ?$ Q6 l
6.数据分析维度0 `$ ^4 b; l' G% p9 s9 g3 T
7.变量关系可视化展示
% C% e4 ]8 K9 W8 Q( Q7 O" r6 d) e t3 _
. H: K; ], E* }. o4 Z& P: ^! J |
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