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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1 x$ Q: @2 E& C( T4 k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
& M* i" n. r% N/ g课程为实战类，要求学员拥有中级或高级机器学习水平

' K# y& F% n3 }课程概述：
5 c) c- U8 z# a9 L' BToby，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。

+ A; K" O) ~/ b$ l/ a" p本视频系列通俗易懂，课程针对学生和科研机构，python爱好者。
8 h2 i) k& e  A' f% ?! Y- ^/ K: c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。

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
( C2 b$ `4 y3 K3 ~$ r, |1 U8 @! [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。
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！
) H) G9 D' X, c1 u; e4.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。

8 k6 \5 L4 C' W, b! N课程目录：
章节1: 如何联系作者
, j; W2 W$ G  `+ ^  ~% i, W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
9 k3 R  [0 M" I5 T# t# \6 Q! j8 b课时3 风控建模语言，python，R，SAS优劣对比
; w; p+ `/ w/ @* B  b
章节3: sklearn编程环境搭建
2 k' r% Z; }. ~& B, v7 L课时4 Python非官方扩展包下载地址
8 V8 R0 a0 U' n8 m% E1 {: |( h课时5 python第三方包安装(pip和conda install)
+ ^1 h9 x; q  G8 ?课时6 Anaconda下载安装
/ _: s: R$ P# v6 n4 A课时7 canopy下载和安装
1 X# |* a- k) E6 _0 P课时8 jupyter notebook新手使用教程（课外阅读）
( E% e2 y4 r2 z! o
章节4: sklearn机器学习基础知识
课时9 机器学习数据库介绍
课时10 机器学习书籍推荐
课时11 如何选择算法
  W$ Z8 N5 d; T* k! R. w" I课时12 sklearn机器学习算法速查表
9 I+ `  f- j2 u8 \. z  u! h课时13 python数据科学常用的库
4 Z* B  k3 ~3 @" l课时14 python数据科学入门介绍（选修）

% ?2 S/ V1 Y: L' R9 F4 P章节5: lengding Club实战分类器模型
6 _$ I. G! O4 Z) ~课时15 lendingClub官网数据下载
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
; Q! k7 ?2 c; f1 L# P' e# k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
9 {9 o1 w* ?! i8 k课时21 读取数据和描述性统计
4 T, v$ a" B- X课时22 train，test训练和测试数据划分
课时23 fit训练模型
课时24 模型验证概述
课时25 树模型需要相关性检验吗？
课时26 交叉验证cross validation
课时27 混淆矩阵理论概述，accuracy，sensitivity，precision，F1分数
+ d( Y, e& M2 k2 q6 M课时28 混淆矩阵python脚本实现
课时29 ks(Kolmogorov-Smirnoff)
课时30 catboost1_建模脚本连贯讲解
课时31 catboost2_第二次变量筛选
课时32 catboost3_分类变量cat_features使用
% }  e0 P' m9 k. S4 q! j/ H! o课时33 逻辑回归建模
8 h! w8 r8 P6 R. K' r5 B
$ |* h6 q& j8 ^$ c* U. q章节6: 消费者信用评分实战_回归模型
/ k+ K1 m; i8 q& e" e9 H) \课时34 机器学习回归竞赛_一百万奖金挑战
课时35 线性回归基础知识（最小二乘法OLS）
/ s' R. K/ |6 }+ n课时36 梯度下降法gradient descent
# q  `6 w+ e4 _2 _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
; P$ J8 a* g8 {$ A" _3 W6 O课时39 ridge岭回归_lasso回归_elasticNetwork弹性网络
课时40 sklearn_ridge岭回归脚本
4 k7 ]# b% _, N9 b课时41 逻辑回归_regression脚本
5 d& ~( m: p8 l0 ~6 T课时42 sklearn_支持向量回归SVR脚本
% g- H1 y+ y* n课时43 随机森林randomForest回归脚本
0 l/ O! m6 F$ ^' a) z% L" w' ^课时44 xgboost回归脚本
' g. v4 Q! C6 n课时45 catboost_regression回归脚本
课时46 lightgbm基础知识讲解
, v2 M- R. }/ o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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% v3 P: `7 r' g8 z( C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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