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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2019-10-16 16:59 编辑
7 B- j3 a* t, b- `& B1 ^6 u3 j3 k2 e) A! F0 W( s; }9 L: i8 k
适用人群：
# J- \6 J# ~0 D+ J, z学生，老师，风控建模，机器学习领域，算法和模型领域4 p* H- w! n; p. q6 c4 s9 o
课程为实战类，要求学员拥有中级或高级机器学习水平& C! D4 j1 n/ v9 c, x" ~
* j4 @( b2 D; F课程概述：
6 \( ]# _9 W7 Y6 A' E4 L2 ^) VToby，马上消费金融公司担任模型验证专家,国内最大医药数据中心数据挖掘部门负责人！此课程为Python风控建模实战。实操项目包括lendingClub和消费者信用评分百万奖金挑战赛。lendingClub为分类器模型，消费者信用评分为回归模型。( V2 e' q* N( u8 A1 }
& @2 Y- O; s; u0 e
本视频系列通俗易懂，课程针对学生和科研机构，python爱好者。
7 ~# K6 e( }% f$ c$ ~本视频教程系列有完整python代码，观众看后可以下载实际操作。这些模型代码可为中小型企业提供解决方案。; f2 h6 a. m2 Q. q/ F9 g
3 \1 g7 i/ z: a, f/ ]课程特点：
$ h i9 p/ \8 c" @& q0.视频采用GTX1060专业显卡录制，分辨率达到2K超清，学员可以清楚看到每一行代码。' P% q* |( G- q; b' u
1.通俗易懂，附有视频所有代码和原始数据下载) i( E' }7 A/ X3 c
2.平民价格，非纯商业化价格，让贫困学生也学的起国外最先进流行知识。不需要花费几千上万报天价学习班，自学也可成长。' {/ |$ G. @, U* J: F% [
3.了解机器学习建模实战，lendingClub包含几十万条实操数据，消费者信用评分竞赛也有十万多建模数据。学员可以跟着视频筛选变量，建模，体验快乐成功感！
* I$ I" A3 o; I9 q4.课程为实战类，建模质量高于教学或kaggle竞赛，要求学员拥有中级或高级机器学习水平。& `9 N! K) E7 G6 b0 G/ l
% b# w' s5 ^+ _6 G课程目录：) t( z) J" O& @3 z$ \5 w
章节1: 如何联系作者
/ j5 Q8 K f N& m6 R1 K课时1 我的所有教学视频系列介绍2 L& H1 m; @ u+ G; d
. O8 H9 T0 b1 |) F6 Q章节2: python和机器学习入门基础4 y( J Y* \ y
课时2 python基础免费学习地址
( X% y: O! ?7 N) ^课时3 风控建模语言，python，R，SAS优劣对比, t6 Q& }) M" ?$ a* ^
1 L& s( n. V* s; e章节3: sklearn编程环境搭建
7 D# {* y' w4 {& a课时4 Python非官方扩展包下载地址7 {( Y+ U/ x5 W9 {
课时5 python第三方包安装(pip和conda install)& d" S( y& l2 l: t, B; s( y
课时6 Anaconda下载安装
; q' \) y; _0 b2 o O+ ?课时7 canopy下载和安装 R0 p! F% h |; s" p% Q
课时8 jupyter notebook新手使用教程（课外阅读）% Q+ g% j" c9 O7 q7 D
, Q' x, N" t4 s1 k! |* [( \. x
章节4: sklearn机器学习基础知识: G3 S' |: n0 t7 k" `: ^
课时9 机器学习数据库介绍- o1 ?3 G' `5 s" ~( f
课时10 机器学习书籍推荐
5 o. e ?" X/ r2 S O* `课时11 如何选择算法$ K+ c0 r @3 m6 E( U
课时12 sklearn机器学习算法速查表
+ `2 W s- b9 j" @课时13 python数据科学常用的库0 p; u/ Y7 T; L& M( n4 {6 P
课时14 python数据科学入门介绍（选修）& i) L" O* X6 |8 D0 L( m
8 X- A9 A! c8 F3 |- [$ Z7 W( U, @; u章节5: lengding Club实战分类器模型1 c6 W* ^: l0 j! `$ c/ l- O2 a
课时15 lendingClub官网数据下载5 y* I6 J, P. ~* v' S0 w
课时16 lendingClub脚本在此下载
/ a8 v) _& R2 m# p课时17 比xgboost更优算法登场-catboost基础知识讲解
/ w; c: I4 p* X2 w* _8 O( q* a课时18 数据清洗和首次变量筛选
1 R3 O/ W8 i5 X. ?: a# w课时19 catboost第三方包下载和安装
7 |; g% t2 m! Q" A课时20 import导入建模的包
& v' e) ?0 Y( {课时21 读取数据和描述性统计0 W( R9 [( G. y6 O+ E6 K
课时22 train，test训练和测试数据划分+ }& Y2 |1 G* ~ e# B U. y& Q
课时23 fit训练模型! K! ], h( f5 W* t
课时24 模型验证概述$ |$ J9 B. _ H9 R! y9 [4 |
课时25 树模型需要相关性检验吗？
9 d' H! S, e8 I) v$ ?3 T- ?& E课时26 交叉验证cross validation
" I! }, F. t& U s3 \课时27 混淆矩阵理论概述，accuracy，sensitivity，precision，F1分数2 ^5 j% B' b. W- e7 X0 t4 ~6 G# _
课时28 混淆矩阵python脚本实现( x$ r4 B2 x9 H1 o- b9 i$ m! B) z
课时29 ks(Kolmogorov-Smirnoff)
. _: G6 M9 I' K6 t% _2 K. n! N课时30 catboost1_建模脚本连贯讲解
' {$ _* c0 _: F% }- L课时31 catboost2_第二次变量筛选" G: `3 [! d6 _' ?" @
课时32 catboost3_分类变量cat_features使用0 { N6 k9 \0 L( w
课时33 逻辑回归建模4 a1 `* d; K7 p' s
% f* K+ @1 `6 F/ F+ V) ]+ J2 K* u. q章节6: 消费者信用评分实战_回归模型
T/ K$ R+ S0 s/ I( n" [+ S课时34 机器学习回归竞赛_一百万奖金挑战& p, ?- a) B, |3 T* |
课时35 线性回归基础知识（最小二乘法OLS）" _1 I& C5 H1 c6 a" m% }: \
课时36 梯度下降法gradient descent4 x5 ?- E ~4 k! Y1 V$ n" v
课时37 误差error_偏差bias_方差variance/ B9 K7 f) I5 S; x
课时38 shrinkage特征缩减技术_正则化
6 u+ _: U3 j# ?5 i2 Y课时39 ridge岭回归_lasso回归_elasticNetwork弹性网络
$ x7 d; V, I0 N( b. F. c5 m课时40 sklearn_ridge岭回归脚本
6 b* q6 X! Q! Z课时41 逻辑回归_regression脚本
, y M6 O4 Q& s: |1 n! o* b课时42 sklearn_支持向量回归SVR脚本5 x, F: N& E8 `' t
课时43 随机森林randomForest回归脚本
$ a1 ?& @. J7 w. Q; V课时44 xgboost回归脚本( Z5 i" o( H" }3 e) P o% _7 S
课时45 catboost_regression回归脚本" p5 Q1 D' E8 b9 c
课时46 lightgbm基础知识讲解 k7 b" k, ? C
课时47 lightgbm回归脚本9 K) K5 V# v1 F% a; J
课时48 sequencial线性模型回归预测脚本
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; G3 C6 u/ R- D' b0 N7 X% L% Q% r [( l6 U
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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