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admin 发表于 2020-12-21 15:48:53
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Python数据分析(机器学习)经典案例 V7 ^% j/ k) M1 {7 B
2017年. I0 _* |0 S G8 Q' a# k
适用人群
0 G8 Z1 f' F9 a- L" L m从事机器学习,数据分析,数据挖掘的同学们以及python使用者
& R5 |' j, Z8 D" C' c. T3 T课程概述
7 x6 H' x- G9 V- k' H4 r选择经典案例基于真实数据集，从数据预处理开始到建立机器学习模型以及效果评估，完整的讲解如何使用python及其常用库进行数据的分析和模型的建立。对于每一个面对的挑战，分析解决问题思路以及如何构造合适的模型并且给出合适评估方法。在每一个案例中，同学们可以快速掌握如何使用pandas进行数据的预处理和分析，使用matplotlib进行可视化的展示以及基于scikit-learn库的机器学习模型的建立。
1 `" x2 c3 c% Q) f2 o课程目录9 {7 v" G/ p+ r" Q S6 b! _+ B
章节1:使用Python库分析处理Kobe Bryan职业生涯数据 O5 u( i) ?" b5 H% s# D
课时1课程简介xa0xa003:01
- s* P, k! S- W( {; p" m1 |" x0 }课时2课程数据，代码下载
# S$ f# G$ A& \3 Z! {课时3使用Anaconda搭建python环境xa0xa013:10
, v! i" j1 m! X! @- N7 _: O课时4Kobe Bryan生涯数据读取与简介xa0xa007:453 j. j) `" w- T3 b& y: j: h3 h
课时5特征数据可视化展示xa0xa011:418 k* I6 i1 K0 l7 o' }; S
课时6数据预处理xa0xa012:32# h6 K: t. O3 l; t* T9 z, N
课时7使用scikit-learn建立分类模型xa0xa010:127 e# v' `9 t+ G. ~; y
章节2:信用卡欺诈行为检测, t* g9 ~- ]0 d4 N
课时8数据简介及面临的挑战xa0xa010:56" x* B( s8 V1 Y- P' _
课时9数据不平衡问题解决方案xa0xa013:14
$ `. z) u2 |* h) h* Z9 Z' S# C' ?课时10逻辑回归进行分类预测xa0xa015:26
6 R% E5 N; i% H4 L1 F课时11使用阈值来衡量预测标准xa0xa017:04
) O& e7 R/ }# S) e3 v6 `课时12使用数据生成策略xa0xa011:004 s1 e- ~& \2 e1 g( F2 S+ v
章节3:鸢尾花数据集分析) `! B; u4 N2 G+ b b
课时13数据简介与特征课时化展示xa0xa011:10
$ H4 [' @" R$ A3 J+ j- A课时14不同特征的分布规则xa0xa006:32
1 H9 u* {" {/ r. e: k# y; N& ^课时15决策树模型参数详解xa0xa011:07
l0 e% K" D- I- Y2 R- d课时16决策树中参数的选择xa0xa009:287 i% K! M, e: o% O7 B
课时17将建立好决策树可视化展示出来xa0xa008:47
4 z& c) @- u, a9 S; U章节4:泰坦尼克号获救预测
; M: ^, I+ X/ \课时18船员数据分析xa0xa006:10/ r6 V/ a: S0 h
课时19数据预处理xa0xa013:36
( [/ v/ ?& J+ y- Z7 k: w, Z课时20使用回归算法进行预测xa0xa014:30
. y+ i8 q$ ]+ ?2 C5 u课时21使用随机森林改进模型xa0xa012:56( D4 _( m6 _: n0 v7 S
课时22随机森林特征重要忄生分析xa0xa010:40/ v0 m) D! `; j3 k2 p7 G6 b7 O2 n
章节5:级联结构的机器学习模型
, n1 P4 x, p5 ~2 e课时23级联模型原理xa0xa005:068 E+ {1 I |. d& A& m
课时24数据预处理与热度图xa0xa010:25$ e6 D. ?6 u' k' G$ f9 B
课时25二阶段输入特征制作xa0xa006:354 C1 P: \) |1 ^( K, _; p' j
课时26使用级联模型进行预测xa0xa013:29
q8 s" `: O3 E. L% m; b章节6:员工离职预测; j* K2 i$ Q' j ^5 ?1 o
课时27数据简介与特征预处理xa0xa013:34
! }$ {1 K$ U4 T; y课时28员工不同属忄生指标对结果的影响xa0xa015:42
, }1 M7 F6 [' {% G课时29数据预处理xa0xa012:03$ `6 g& W' B4 [* `' A: ^
课时30构建预测模型xa0xa010:28
5 u& l+ |0 q$ N" ^, |" \# L# K% p* L课时31基于聚类模型的分析xa0xa005:42; x; R0 ]' F* J) s7 h
章节7:使用神经网络进行手写字体识别（mnist）
9 \7 R8 |( R% I3 r7 z& a课时32tensorflow框架的安装xa0xa007:09% H3 `. t% R% c7 z; J( p
课时33神经网络模型概述xa0xa012:53$ A" F6 s( ~. G6 a' F+ v
课时34使用tensorflow设定基本参数xa0xa009:523 v* W# F, y. U9 Q
课时35卷积神经网络模型xa0xa010:490 _3 O6 h- M6 k
课时36构建完整的神经网络模型xa0xa014:32 \. u' e% P! y/ i. t
课时37训练神经网络模型xa0xa012:34
% g" S; L( F7 T0 _# U/ Z2 q章节8:主成分分析（PCA）
% b V" i3 L% @2 C& q' \, u课时38PCA原理简介xa0xa005:34( R0 k; ], z# u
课时39数据预处理xa0xa008:42
5 c2 D3 j8 P( H课时40协方差分析xa0xa010:27( H" y- u6 _: v" q4 D$ B# U1 u
课时41使用PCA进行降维xa0xa007:46% J( `( z j( U
章节9:基于NLP的股价预测: n, @) [8 R* h. M; l+ D7 O
课时42数据简介与故事背景xa0xa004:11
; O; O8 o1 c' w& I- U2 r课时43基于词频的特征提取xa0xa010:25: m/ e( ]& z. [3 A
课时44改进特征选择方法xa0xa012:25, i+ @" E* U7 N" G/ ?
章节10:借贷公司数据分析$ z4 c* z/ p, n; Q1 z4 @# p
课时45数据清洗xa0xa012:08+ i& Z- ]6 ^; v- A" C/ R. f
课时46数据预处理xa0xa010:12* k( s& `6 D, }0 D0 {& h$ ~
课时47盈利方法和模型评估xa0xa013:262 a. O5 z9 Q7 Z
课时48预测结果xa0xa012:47 i- g8 `) B6 [" r9 h( _2 F. g
+ H+ T6 F. C3 ^0 g- I. ] |7 l# w& U( j
2 n2 A4 u7 h# g下载地址3 }9 W; S. V, m
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