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【No144】Python数据分析(机器学习)经典案例视频教程

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  • TA的每日心情
    开心
    2018-1-5 22:21
  • 签到天数: 215 天

    [LV.7]常住居民III

    发表于 2017-12-10 16:03:11 | 显示全部楼层 |阅读模式

    资源名称:

    【No144】Python数据分析(机器学习)经典案例视频教程

    下载地址:

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    资源描述及截图:

    适用人群
    从事机器学习,数据分析,数据挖掘的同学们以及python使用者
    课程概述
    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。


    课程目录
    章节1:使用Python库分析处理Kobe Bryan职业生涯数据
    课时1课程简介  03:01
    课时2课程数据,代码下载4  
    课时3使用Anaconda搭建python环境  13:10
    课时4Kobe Bryan生涯数据读取与简介  07:45
    课时5特征数据可视化展示  11:41
    课时6数据预处理  12:32
    课时7使用scikit-learn建立分类模型  10:12

    章节2:信用卡欺诈行为检测
    课时8数据简介及面临的挑战  10:56  
    课时9数据不平衡问题解决方案  13:14
    课时10逻辑回归进行分类预测  15:26
    课时11使用阈值来衡量预测标准  17:04
    课时12使用数据生成策略  11:00

    章节3:鸢尾花数据集分析
    课时13数据简介与特征课时化展示  11:10
    课时14不同特征的分布规则  06:32
    课时15决策树模型参数详解  11:07
    课时16决策树中参数的选择  09:28
    课时17将建立好决策树可视化展示出来  08:47

    章节4:泰坦尼克号获救预测
    课时18船员数据分析  06:10
    课时19数据预处理  13:36
    课时20使用回归算法进行预测  14:30
    课时21使用随机森林改进模型  12:56
    课时22随机森林特征重要性分析  10:40

    章节5:级联结构的机器学习模型
    课时23级联模型原理  05:06
    课时24数据预处理与热度图  10:25
    课时25二阶段输入特征制作  06:35
    课时26使用级联模型进行预测  13:29

    章节6:员工离职预测
    课时27数据简介与特征预处理  13:34
    课时28员工不同属性指标对结果的影响  15:42
    课时29数据预处理  12:03
    课时30构建预测模型  10:28
    课时31基于聚类模型的分析  05:42

    章节7:使用神经网络进行手写字体识别(mnist)
    课时32tensorflow框架的安装  07:09
    课时33神经网络模型概述  12:53
    课时34使用tensorflow设定基本参数  09:52
    课时35卷积神经网络模型  10:49
    课时36构建完整的神经网络模型  14:32
    课时37训练神经网络模型  12:34

    章节8:主成分分析(PCA)
    课时38PCA原理简介  05:34
    课时39数据预处理  08:42
    课时40协方差分析  10:27
    课时41使用PCA进行降维  07:46

    章节9:基于NLP的股价预测
    课时42数据简介与故事背景  04:11
    课时43基于词频的特征提取  10:25
    课时44改进特征选择方法  12:25

    章节10:借贷公司数据分析
    课时45数据清洗  12:08
    课时46数据预处理  10:12
    课时47盈利方法和模型评估  13:26
    课时48预测结果  12:47
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    奋斗
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    [LV.9]以坛为家II

    发表于 2017-12-10 17:36:15 | 显示全部楼层
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