2019年 AI数据科学 人工智能 Python风控建模实战lendingClub 视频教程

冰点也疯狂

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适用人群：
学生，老师，风控建模，机器学习领域，算法和模型领域
) D, [3 k2 J8 b2 ?课程为实战类，要求学员拥有中级或高级机器学习水平
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* ?. ^& x) s) @! |* Q, _5 L课程概述：
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。

本视频系列通俗易懂，课程针对学生和科研机构，python爱好者。
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。

+ P: e# ^8 W9 }; g课程特点：
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。
1.通俗易懂，附有视频所有代码和原始数据下载
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。
) \' W: H* B0 G) j3.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！
, x' G8 f  @- a+ c4.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。
0 \- w0 Q: N' X7 b$ C$ R; d9 r5 n
+ `) s8 n: I# J( c& f: O) t5 b9 {课程目录：
" m1 P8 ?* z- T7 m5 i章节1: 如何联系作者
课时1 我的所有教学视频系列介绍

章节2: python和机器学习入门基础
课时2 python基础免费学习地址
$ s5 r- S0 L) K7 t课时3 风控建模语言，python，R，SAS优劣对比

. P7 ~0 U$ [  H) `( m章节3: sklearn编程环境搭建
课时4 Python非官方扩展包下载地址
课时5 python第三方包安装(pip和conda install)
  U0 |6 M2 m- b课时6 Anaconda下载安装
* l5 y/ ~1 }7 p& C课时7 canopy下载和安装
课时8 jupyter notebook新手使用教程（课外阅读）
0 ]- P9 t! _1 f
章节4: sklearn机器学习基础知识
课时9 机器学习数据库介绍
5 h, X4 X0 G% g% f; Z# U+ f课时10 机器学习书籍推荐
课时11 如何选择算法
$ ?6 ?, T% ]6 u/ d课时12 sklearn机器学习算法速查表
课时13 python数据科学常用的库
课时14 python数据科学入门介绍（选修）
' }! l5 f' N( R% J, N) v
! i  u2 ^& U0 b章节5: lengding Club实战分类器模型
课时15 lendingClub官网数据下载
% @0 P# r, M" i+ @7 ^; d课时16 lendingClub脚本在此下载
课时17 比xgboost更优算法登场-catboost基础知识讲解
课时18 数据清洗和首次变量筛选
课时19 catboost第三方包下载和安装
课时20 import导入建模的包
课时21 读取数据和描述性统计
) u% L' Z$ W# m" O4 d7 F课时22 train，test训练和测试数据划分
5 A0 @. ?% V3 W% i1 l1 Q课时23 fit训练模型
# X* J% v' y; a课时24 模型验证概述
课时25 树模型需要相关性检验吗？
0 h$ j& S& b2 N$ e课时26 交叉验证cross validation
7 o4 A) J1 S9 J+ Q4 d( q) U课时27 混淆矩阵理论概述，accuracy，sensitivity，precision，F1分数
课时28 混淆矩阵python脚本实现
课时29 ks(Kolmogorov-Smirnoff)
0 }; X3 T" H# w* C3 H课时30 catboost1_建模脚本连贯讲解
1 x5 k( v, J3 ^  N课时31 catboost2_第二次变量筛选
课时32 catboost3_分类变量cat_features使用
' k6 T1 g1 ?% K* R课时33 逻辑回归建模
' o8 L% _$ }$ {. X: Z" ?1 G
章节6: 消费者信用评分实战_回归模型
课时34 机器学习回归竞赛_一百万奖金挑战
8 }8 H& Z; t8 l# R  l3 c8 ]  O课时35 线性回归基础知识（最小二乘法OLS）
课时36 梯度下降法gradient descent
课时37 误差error_偏差bias_方差variance
课时38 shrinkage特征缩减技术_正则化
; G9 S) V: q* d) X8 [课时39 ridge岭回归_lasso回归_elasticNetwork弹性网络
! A! k' V6 O' @1 @课时40 sklearn_ridge岭回归脚本
! h9 R: g* H5 t9 j+ ]/ i课时41 逻辑回归_regression脚本
7 k7 B7 q$ u% c" d; ?% ?课时42 sklearn_支持向量回归SVR脚本
+ h# E2 H. k. F) C" K课时43 随机森林randomForest回归脚本
课时44 xgboost回归脚本
8 F* n8 @1 R  K- `, ^课时45 catboost_regression回归脚本
7 g# V1 z( T# Q) G: m课时46 lightgbm基础知识讲解
! a# M, n0 {+ B  R% c" }课时47 lightgbm回归脚本
课时48 sequencial线性模型回归预测脚本
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