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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2019-10-16 16:59 编辑 ' t7 W7 F4 m* X) t% E8 I
: X7 h) Y$ M+ b' O$ {
适用人群：
# R3 ? g5 `7 e; R+ H. f9 C- ]; r5 r学生，老师，风控建模，机器学习领域，算法和模型领域
4 U3 t7 C' q8 }0 d$ p课程为实战类，要求学员拥有中级或高级机器学习水平3 e# B [9 G/ P/ d" {
& K9 ]* Y& d* |. Z
课程概述：
) f. Q# p# k5 ^) o6 vToby，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。: X8 Q) h- q" s& M3 B u/ m
- S3 c% y/ C4 l1 X
本视频系列通俗易懂，课程针对学生和科研机构，python爱好者。
4 T$ v, A4 E' m2 D4 H/ e8 G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。. W! B! `1 M8 Q8 N; z2 ?
& `2 q" h3 V8 V. o9 P, k8 X9 m
课程特点：4 z3 K$ G* r6 s
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。
8 v4 @3 l6 K; l6 f7 W1.通俗易懂，附有视频所有代码和原始数据下载
( K, A$ |( q9 D. }1 C: Y" _7 V) }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。6 V5 Q% G/ F3 u. }/ s9 l7 ?2 k
3.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！) v2 w* |: y, T$ C2 }( E. _
4.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。9 C2 {5 x* N& Y3 J% ]9 c( q
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课程目录：1 I; R) Q) {* ^8 h! D9 g* e0 t- N
章节1: 如何联系作者! Y" @: I3 c) P: U2 b" B: f
课时1 我的所有教学视频系列介绍+ X$ `/ z6 j P4 Z$ b* k
* c* @/ g4 \. q5 W( ]- l
章节2: python和机器学习入门基础& @% |9 c7 ~$ |/ A- R0 _
课时2 python基础免费学习地址
6 n6 f3 S/ R, T k" z5 `课时3 风控建模语言，python，R，SAS优劣对比9 S. D% [2 c# |2 o
" f0 k& _; `8 R; h# y% d章节3: sklearn编程环境搭建: |1 Z5 S K# l% J9 k' G
课时4 Python非官方扩展包下载地址
2 y$ F9 s! _; ^课时5 python第三方包安装(pip和conda install)
! V2 v* y( J; Y8 M/ A课时6 Anaconda下载安装# t% i4 x' C5 n ]
课时7 canopy下载和安装
+ C! S" Q1 g3 L$ W* z/ W6 Z3 s课时8 jupyter notebook新手使用教程（课外阅读）
+ d2 i7 K. E1 V& E6 i5 I+ ^8 J2 A3 M
; @+ U4 C- L, S/ ]; B0 w. G章节4: sklearn机器学习基础知识
0 A2 x) Z( C+ }% h课时9 机器学习数据库介绍
/ v% |, D6 V5 P3 I课时10 机器学习书籍推荐2 x$ ?9 b% _. H
课时11 如何选择算法
9 ]7 z0 B- \ x7 z; Z课时12 sklearn机器学习算法速查表
: {1 f7 }2 P0 X6 j% q8 g9 J; f" H课时13 python数据科学常用的库$ M/ f, C5 U( j- y+ J9 w
课时14 python数据科学入门介绍（选修）" E+ z+ p9 H+ a3 A4 {7 D
* z1 D# h, y7 r$ r) o章节5: lengding Club实战分类器模型
- n) h# W1 [% P: Z+ S* g2 o课时15 lendingClub官网数据下载* }- x* z0 g( }: t
课时16 lendingClub脚本在此下载9 ^5 n* T* N0 _
课时17 比xgboost更优算法登场-catboost基础知识讲解7 H9 O; B7 b/ S* P
课时18 数据清洗和首次变量筛选
7 Y A' Z5 i2 i! K课时19 catboost第三方包下载和安装
9 L6 m6 q& |4 q- e: o' T) ?课时20 import导入建模的包2 q9 x6 f& V1 U" r( g+ u4 U+ C
课时21 读取数据和描述性统计
# D' ]9 q+ w6 z5 l& }- ]6 v课时22 train，test训练和测试数据划分
) w1 W8 [/ Q, e' S5 U; n课时23 fit训练模型
$ ?" p. W4 P7 }8 G, q& ^+ w课时24 模型验证概述
9 q& u6 {, [% M课时25 树模型需要相关性检验吗？; z: {5 J7 f. e/ t2 ~
课时26 交叉验证cross validation
+ v+ U& k9 t7 j$ {" W) M课时27 混淆矩阵理论概述，accuracy，sensitivity，precision，F1分数6 c' T7 |; V" I. \% B2 S
课时28 混淆矩阵python脚本实现* w3 \( U p6 x' p; G* A5 s
课时29 ks(Kolmogorov-Smirnoff)4 }3 W" W9 Y/ w. b7 a. V
课时30 catboost1_建模脚本连贯讲解" Z; ?+ S. A e- E% ?" O+ Y! r
课时31 catboost2_第二次变量筛选
9 `( }+ N# ]4 X) ?课时32 catboost3_分类变量cat_features使用
1 ~& |8 l( p6 D G7 z4 D7 _4 P) a课时33 逻辑回归建模# v6 t$ J; \. i$ O$ s! F
# X+ w& U0 V6 Z; ]章节6: 消费者信用评分实战_回归模型
D) ] g: e& Q$ K2 |, H8 \课时34 机器学习回归竞赛_一百万奖金挑战3 o- ~, N# t5 m' d8 O" x
课时35 线性回归基础知识（最小二乘法OLS）
+ f2 z! @5 @4 P" |; h) J9 N$ w6 ~课时36 梯度下降法gradient descent
7 ]5 k* g* s* a5 I课时37 误差error_偏差bias_方差variance
; o: K ?3 c! W$ N4 }- c课时38 shrinkage特征缩减技术_正则化+ I3 H+ N- ^. ^* L
课时39 ridge岭回归_lasso回归_elasticNetwork弹性网络
) s3 x5 I. d: m/ V课时40 sklearn_ridge岭回归脚本9 }/ }2 ^' o$ `
课时41 逻辑回归_regression脚本
6 z' {4 h' Z3 J4 @- @& S% }课时42 sklearn_支持向量回归SVR脚本# Z/ V1 X, K7 l$ J p, H ^7 V
课时43 随机森林randomForest回归脚本* ]3 T6 E& }0 Q! r- P5 M( q
课时44 xgboost回归脚本- ?4 O' K2 X! g+ T9 \ F
课时45 catboost_regression回归脚本( f6 @5 z9 w8 P+ [
课时46 lightgbm基础知识讲解6 O6 P9 J. j/ h5 J7 r+ ~
课时47 lightgbm回归脚本& s# D j) {; A2 a6 e8 F& d; P
课时48 sequencial线性模型回归预测脚本0 u, I6 P# t7 c4 {3 Y
* Y- z) P/ g3 \) @
% G& v6 h4 M7 K! P! Y- M) O: f来源: 2019年 网易云课堂 AI数据科学 人工智能 Python风控建模实战lendingClub 视频教程 |
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雷达卡
发表于 2019-8-3 23:33:54
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