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[机器学习] Python数据分析典型案例 机器学习实战视频教程

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发表于 2019-6-22 16:44:32 | 显示全部楼层 |阅读模式
Python数据分析典型案例 机器学习实战视频教程

课程目录7 o6 j7 [& E4 Z. N
第1章:使用Python库分析处理Kobe Bryan职业生涯数据
章节1课程简介章节预览
章节2课程数据,代码下载# o3 \$ x  V8 U0 T5 e0 {
章节3使用Anaconda搭建python环境13:102 o* D" f' L  r, Z5 h7 W4 V& S  M
章节4Kobe Bryan生涯数据读取与简介07:453 Q8 V. I/ p1 R; t8 f9 D
章节5特征数据可视化展示11:41
章节6数据预处理12:32
章节7使用scikit-learn建立分类模型10:12' s+ g' s1 G7 Z
3 B3 G% u' p$ V
第2章:信用卡欺诈行为检测
章节8数据简介及面临的挑战10:56& i0 k# L! h5 d% s: Y0 k
章节9数据不平衡问题解决方案13:14. T# e" V" Q& p
章节10逻辑回归进行分类预测15:26
章节11使用阈值来衡量预测标准17:044 t% f  I1 `, C* U
章节12使用数据生成策略11:00
* k% T- V% w; C1 o- y
第3章:鸢尾花数据集分析! J" D7 `! |3 j& `; P/ o
章节13数据简介与特征章节化展示11:10
章节14不同特征的分布规则06:32
章节15决策树模型参数详解11:07* s( S: l' L9 N& i# d4 ~3 a' T
章节16决策树中参数的选择09:28# X/ W3 {. K/ T) o
章节17将建立好决策树可视化展示出来08:47

第4章:泰坦尼克号获救预测
章节18船员数据分析06:10
章节19数据预处理13:36: p4 p' d3 V: p$ t: S% Q/ ?& k
章节20使用回归算法进行预测14:30
章节21使用随机森林改进模型12:56" S. I$ ]1 i% Y# ~9 m$ V  J
章节22随机森林特征重要性分析10:40: L  U# Q& ]/ F" q
# M, c6 c( s  n) F1 W
第5章:级联结构的机器学习模型
章节23级联模型原理05:066 f% t4 V) T; s2 W& x, a/ A, _  R
章节24数据预处理与热度图10:25
章节25二阶段输入特征制作06:35
章节26使用级联模型进行预测13:297 M2 P$ B0 q% Y
4 H; u9 c! ?/ A
第6章:员工离职预测* q9 k7 H7 l! `; q! F
章节27数据简介与特征预处理13:34
章节28员工不同属性指标对结果的影响15:42, A# ^" z+ l9 r: y( z/ ?  Z2 U: \
章节29数据预处理12:03% y* Y, Y  R0 s. o6 w) l
章节30构建预测模型10:28
章节31基于聚类模型的分析05:42

第7章:使用神经网络进行手写字体识别(mnist)# s) j, F* g4 r  O  a; M: n6 S$ ^
章节32tensorflow框架的安装07:09
章节33神经网络模型概述12:53
章节34使用tensorflow设定基本参数09:52; b4 u) g; u) {7 Y4 m
章节35卷积神经网络模型10:49* ^$ P5 ~% u- y" L* c: b
章节36构建完整的神经网络模型14:32) l! G6 @* }6 S, u% U
章节37训练神经网络模型12:34

第8章:主成分分析(PCA)
章节38PCA原理简介05:34
章节39数据预处理08:42, A/ M& E7 o2 G6 g6 @3 C* a
章节40协方差分析10:27
章节41使用PCA进行降维07:460 G$ J& _4 g% ?
. u2 V% n0 f- n+ Z$ i
第9章:基于NLP的股价预测( T8 k2 S3 A" n
章节42数据简介与故事背景04:11  K3 z" t1 n2 _4 i
章节43基于词频的特征提取10:25
章节44改进特征选择方法12:25
8 U$ R4 L6 H, Z; f  b
第10章:借贷公司数据分析
章节45数据清洗12:087 s& Y- Q4 r! g, e! C( t  X
章节46数据预处理10:12) n2 H7 W: g# B4 J; x. w! U4 `6 E
章节47盈利方法和模型评估13:266 ?8 K/ b( d! y) H/ A% I# ^
章节48预测结果12:47


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我要下载啊啊啊啊
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