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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2019-10-16 16:59 编辑 9 d9 X$ F3 R _4 _. a" F0 S
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适用人群：
; G6 i3 N$ b. j- I学生，老师，风控建模，机器学习领域，算法和模型领域
# Z2 X$ g) W/ k! U' f课程为实战类，要求学员拥有中级或高级机器学习水平/ _# c! S. U5 t2 b, ^3 p+ K
, _% s' C) Q" V! S0 ]1 }: Y
课程概述：2 E1 M) N* G* S# ?% V4 A' [. q
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。
8 `+ R; D, u$ _# O- P% |3 Z* w& U1 K, }7 y4 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。
m. _$ Q+ B( O: U# }( e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。! k+ {! F7 a* l' m. k' L, V
3 T1 t( u/ F; N$ a7 X; D* Z6 j
课程特点：4 P/ C) g4 W' W i
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。
* h5 g4 {& ?1 R1.通俗易懂，附有视频所有代码和原始数据下载
: V* s. g& z3 j. s7 N- V2.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。; D; g9 u U/ N7 H; s0 h# Q
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！/ R! Z+ ` L9 M1 H" s7 B( I
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。$ W3 u! X* {, }% G' x2 z3 S3 @# \9 ]
) h/ Q* M* D3 f* B2 f$ f
课程目录：
* B& n$ ]5 p# s1 _章节1: 如何联系作者
1 v: }& W5 n2 C; \' c) W1 ~& M) \课时1 我的所有教学视频系列介绍# u& F+ y: m1 u% _2 m! @3 k0 Q1 G! T9 ?& f
" m- k- D2 v* K# T
章节2: python和机器学习入门基础3 L5 K" b7 S* Q/ k5 P3 r5 n
课时2 python基础免费学习地址7 S D& a. O. O- }, T1 n4 p
课时3 风控建模语言，python，R，SAS优劣对比6 j# v: y @9 u) { S+ \
0 B6 Q5 N; w2 [" [! F4 N章节3: sklearn编程环境搭建
4 k4 U- [3 g4 D6 a; z/ H课时4 Python非官方扩展包下载地址. [8 [" x) o8 a1 v1 W( [$ m& R
课时5 python第三方包安装(pip和conda install)
! u! v4 h0 A5 S) @# U2 R课时6 Anaconda下载安装
0 N. a4 X! l) r1 u. Z课时7 canopy下载和安装
: w' w7 U- z/ |课时8 jupyter notebook新手使用教程（课外阅读）- p6 H" Z! r' D8 y4 `, b
7 G# `: S/ Q6 F5 f( M- @; X0 F1 D
章节4: sklearn机器学习基础知识9 G& a1 t( s1 E3 O- H
课时9 机器学习数据库介绍# A% X, g2 s/ f% M8 h
课时10 机器学习书籍推荐
1 \1 K7 b C! g: {, t课时11 如何选择算法1 q& \6 x2 d1 a
课时12 sklearn机器学习算法速查表
. h! p5 m7 i" v课时13 python数据科学常用的库4 ~( F. J/ a6 Z3 T) R% [+ G5 Z
课时14 python数据科学入门介绍（选修）
. M: J B/ F8 L' [3 Q. d" C+ E6 z6 k$ g; G& f5 B5 k; \3 w P0 T
章节5: lengding Club实战分类器模型
" I* z5 V, T! c* Q( Z课时15 lendingClub官网数据下载% y L6 b% h' o
课时16 lendingClub脚本在此下载
) ]+ g' j! ~+ o7 [4 e课时17 比xgboost更优算法登场-catboost基础知识讲解
0 m5 i2 W+ T* L. c% I( ]0 Y% Y课时18 数据清洗和首次变量筛选. W0 v" V8 R1 S. C& B5 e' j: q
课时19 catboost第三方包下载和安装
9 [/ P- _6 Y$ H x8 Z. p课时20 import导入建模的包# a; r: ?) C. |
课时21 读取数据和描述性统计
, M# H1 Y0 ~$ F& |- J: q$ g, A课时22 train，test训练和测试数据划分! v, X1 X* |) [2 u9 L+ S. h$ A% O* k
课时23 fit训练模型4 `8 o7 \: A+ M7 p9 O" R& t: s
课时24 模型验证概述/ h$ B! w! N8 _; R9 V4 F0 K+ k- {" [
课时25 树模型需要相关性检验吗？
9 n# f2 C- \ ~6 x' }8 U) N课时26 交叉验证cross validation1 b3 e) O: x& ?( `+ Q
课时27 混淆矩阵理论概述，accuracy，sensitivity，precision，F1分数
/ h, k' N! C& |课时28 混淆矩阵python脚本实现
9 O7 [$ } p7 O1 f8 @ K/ l2 J; T课时29 ks(Kolmogorov-Smirnoff), N# l9 G0 l, r7 {: S8 X6 D
课时30 catboost1_建模脚本连贯讲解( `' A+ h3 B! J2 m8 \. r
课时31 catboost2_第二次变量筛选
. P& f% P* z0 c: P( u课时32 catboost3_分类变量cat_features使用8 h+ x- s* u9 e8 k6 ?5 y7 `/ z
课时33 逻辑回归建模1 g0 P& K0 M ]+ T! H; ~' j
$ t& H4 u0 w/ O
章节6: 消费者信用评分实战_回归模型$ j3 R W+ A7 Q% n9 A% P
课时34 机器学习回归竞赛_一百万奖金挑战' j* u# `# p: c
课时35 线性回归基础知识（最小二乘法OLS）
& R$ y8 G) t% N. Q5 k1 e课时36 梯度下降法gradient descent- d# x t: j0 E$ @, G9 [
课时37 误差error_偏差bias_方差variance
7 O" l0 K6 O, g6 X% I课时38 shrinkage特征缩减技术_正则化3 s, W1 Q' @) d. k
课时39 ridge岭回归_lasso回归_elasticNetwork弹性网络0 t/ A4 q+ T4 _# }5 n( B
课时40 sklearn_ridge岭回归脚本! I) Q$ m" w* r/ ^/ {6 ]
课时41 逻辑回归_regression脚本
5 I! e$ ?# j6 q课时42 sklearn_支持向量回归SVR脚本$ j0 T+ ]: ^1 V& ^
课时43 随机森林randomForest回归脚本7 b' S+ _9 Z+ k6 Q3 C' k' L! P& @
课时44 xgboost回归脚本+ x. e- V1 R- P, X1 d
课时45 catboost_regression回归脚本
& x( D: \; I1 Z# C8 w6 r课时46 lightgbm基础知识讲解
! V6 Y8 v$ j. l% Q. U \, u1 j! F课时47 lightgbm回归脚本( R. S# d, Z( | I( l5 ]
课时48 sequencial线性模型回归预测脚本+ ~4 W7 S7 n$ _. i2 Z0 ~1 d! R2 S; |
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2 I L; j+ c; z! g0 O" r. D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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发表于 2019-8-3 23:33:54
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