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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2019-10-16 17:08 编辑
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: i) n! J8 C; x% f U g适用人群：
* ?" ~9 D/ o8 Y7 {1 p( P学生，老师，风控建模，机器学习领域，算法和模型领域+ }% f {3 X: t9 H+ n
课程为实战类，要求学员拥有中级或高级机器学习水平
7 f7 Y/ p* R9 {' u# o
. |9 p6 A1 ?' j' i/ n6 a# @) q# f课程概述：
) Q/ K$ F8 N0 }* iToby，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。6 W g4 n6 U+ T4 N9 c1 t: _
3 O! @2 V7 G$ ?1 M, r8 j1 ?& P. j本视频系列通俗易懂，课程针对学生和科研机构，python爱好者。
6 \3 O2 v& N9 b: u( b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。* G" i# I& \% q9 a: `
7 O2 A6 A- w& I# z% T
课程特点：
a o/ [4 }: [$ g& f9 |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。. I: c! N" }6 ]/ V- a
1.通俗易懂，附有视频所有代码和原始数据下载
& c8 [+ ]/ b! _% u2.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。
! o7 \* f: N) E+ i2 B% P& u3.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！
# n4 N) Q. G' m b# D$ ]9 {0 B- k/ ^6 L4.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。% Q: Y2 j3 q4 `9 W* ~+ |/ B
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课程目录：
9 p. Z- v5 c+ I" N$ F' |章节1: 如何联系作者; k; X9 k' y/ H' G# f2 a! w' o
课时1 我的所有教学视频系列介绍$ U, z% J g9 ~5 O
# s! K' U6 i7 z1 U1 B( C6 `
章节2: python和机器学习入门基础
8 t8 @* d) U Q课时2 python基础免费学习地址
9 A" ?" G- K+ C2 N课时3 风控建模语言，python，R，SAS优劣对比" ^ _& Q6 b; c; C9 a; K9 K0 ~
" h/ _9 [* g+ M2 _
章节3: sklearn编程环境搭建) x7 L$ n4 V6 z
课时4 Python非官方扩展包下载地址
4 a7 P: h& P' O7 e9 ]课时5 python第三方包安装(pip和conda install)) G5 t) Z! i0 I+ U! a" v
课时6 Anaconda下载安装
$ L1 H6 q# V4 a% g! ?课时7 canopy下载和安装+ T# l4 D/ [# k5 i( R
课时8 jupyter notebook新手使用教程（课外阅读）& _( h$ [( c' M! p, y/ K
4 E' L0 ]5 F1 x- Z+ ?
章节4: sklearn机器学习基础知识 e: N* |5 `# ?4 X' ?$ j
课时9 机器学习数据库介绍4 Y) R" ^# ~! J8 |1 i
课时10 机器学习书籍推荐% W) D9 Q6 L/ J z4 u
课时11 如何选择算法" i! j6 @4 {! v+ i" x1 _
课时12 sklearn机器学习算法速查表7 [2 R9 Y5 f/ F) W$ Y" `8 x
课时13 python数据科学常用的库/ I m3 ^' @: s/ x5 f
课时14 python数据科学入门介绍（选修）6 i x) {$ y- W7 m
1 [" X! m' h! F, ^, ?* N( \' [' u2 u章节5: lengding Club实战分类器模型" A9 f2 g0 b6 v$ x
课时15 lendingClub官网数据下载* _1 m; C% X& Z9 e% K6 } e
课时16 lendingClub脚本在此下载
8 w2 M% z: \% A6 [课时17 比xgboost更优算法登场-catboost基础知识讲解! E- B: s/ m( Q6 H2 H
课时18 数据清洗和首次变量筛选
* I1 H% M4 G- l- l4 K) \/ ?课时19 catboost第三方包下载和安装4 Q+ x+ C) ~/ W' L. k/ ~" {, v- T
课时20 import导入建模的包+ B9 e. d' y( v- \/ m* v7 _
课时21 读取数据和描述性统计
/ L! q4 @) y4 t9 e( y( T( }课时22 train，test训练和测试数据划分! m. X5 G$ }5 Q- e+ ~* g% V# ], A+ G
课时23 fit训练模型2 h* B$ k1 s+ P7 w
课时24 模型验证概述
, `0 ^" @2 H9 i! C, i% O( o0 q课时25 树模型需要相关性检验吗？- J6 y" `! _3 h& `' w( F+ _
课时26 交叉验证cross validation1 o `: v% k: r) _/ e
课时27 混淆矩阵理论概述，accuracy，sensitivity，precision，F1分数4 x6 ?0 u4 B) b# |6 H, ~. _+ b6 e
课时28 混淆矩阵python脚本实现
' _! E/ a$ }1 K& C课时29 ks(Kolmogorov-Smirnoff)
( U0 o7 y. M4 @课时30 catboost1_建模脚本连贯讲解4 v# y) |) C+ A
课时31 catboost2_第二次变量筛选& W$ w7 V" t2 M: [: t' {# ]
课时32 catboost3_分类变量cat_features使用( V4 U4 t7 Q0 G8 v8 \
课时33 逻辑回归建模
$ S6 ? j5 a7 T; D w2 }2 X/ \# r) W
. Q. a! u3 G1 h$ n E$ s" O3 |& \( ]8 E章节6: 消费者信用评分实战_回归模型
8 L* z* d7 p5 O3 f课时34 机器学习回归竞赛_一百万奖金挑战
6 F" p! Y; y' N1 s g" {课时35 线性回归基础知识（最小二乘法OLS）
2 X3 E8 u5 o7 A w' U课时36 梯度下降法gradient descent: `' A0 O. ^7 Y; _& G
课时37 误差error_偏差bias_方差variance8 t2 b, Q; q9 P% Z4 V
课时38 shrinkage特征缩减技术_正则化
# _! Z- B; W0 Q9 S' b课时39 ridge岭回归_lasso回归_elasticNetwork弹性网络) W( a: h1 b: F( f2 S/ m( }: h& b
课时40 sklearn_ridge岭回归脚本
( T4 f4 ?8 S7 z8 F课时41 逻辑回归_regression脚本
) X6 b; G+ P( C; r+ ^, y. D" C课时42 sklearn_支持向量回归SVR脚本
: h" S- ^- o& l; Y7 w课时43 随机森林randomForest回归脚本
" W; \4 G8 T: N6 d课时44 xgboost回归脚本; U N% P" s# I8 J
课时45 catboost_regression回归脚本
4 E f T0 b6 A2 Q2 e: r0 C% r' N课时46 lightgbm基础知识讲解" y1 E/ q( f$ ^% b7 o: h# ^
课时47 lightgbm回归脚本& D# p4 ?. X2 u. `6 H: B
课时48 sequencial线性模型回归预测脚本 x& }9 R$ e ^4 O) V
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发表于 2019-6-21 16:33:41
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