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Python数据分析典型案例 机器学习实战视频课程

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  • TA的每日心情
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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2017-9-30 08:17:33 | 显示全部楼层 |阅读模式

    ) l  {2 o1 N+ L6 O; v, S! U3 Q1 C# w4 |
    * B* v' f, c+ z+ U% b课程目录
    # _6 ?  {8 T& ]; H  }) [: ?6 i第1章:使用Python库分析处理Kobe Bryan职业生涯数据
    9 A8 P% n/ Y5 w3 Y( t6 m章节1课程简介章节预览& x: P6 \' Y" |& ~
    章节2课程数据,代码下载
    6 G/ F( ]7 ?' O- r章节3使用Anaconda搭建python环境13:10
    ; I* K# l/ }( h. J8 S章节4Kobe Bryan生涯数据读取与简介07:455 ~& Y8 [0 [2 N: g8 G+ n
    章节5特征数据可视化展示11:41
    1 _, D0 h/ c8 m1 p章节6数据预处理12:32
    . n  q# V, n+ [4 n- D章节7使用scikit-learn建立分类模型10:12: j% K& u0 [8 D- X5 ?2 y2 E! u

    . s3 i# V# Q* y" {/ J第2章:信用卡欺诈行为检测
    2 u* p' v+ c# {8 [4 p) X: J. ?9 Y章节8数据简介及面临的挑战10:565 e7 {( u# C5 X% u
    章节9数据不平衡问题解决方案13:14' Q9 Z, E  y0 \; t' n) k! A5 J- W( h
    章节10逻辑回归进行分类预测15:26( V" l' |, t* W" S
    章节11使用阈值来衡量预测标准17:048 p( L5 X2 W" q& @2 e3 J! R* \/ K
    章节12使用数据生成策略11:00
    2 @; q/ K  m* g- _0 ^2 z  R" u7 {8 f2 O+ y5 u
    第3章:鸢尾花数据集分析. x- R0 R+ y1 H; e$ U; t
    章节13数据简介与特征章节化展示11:10/ e. T5 x# o6 S. Q& V1 n1 f5 ^
    章节14不同特征的分布规则06:32
    2 C$ _- K9 @3 M6 {; q章节15决策树模型参数详解11:07+ c1 b( p0 y7 P( K* f
    章节16决策树中参数的选择09:28# B( p* }& U5 \! W( Y% K  Q
    章节17将建立好决策树可视化展示出来08:47
    ) w" K% r% j/ Y- V  @
    - h4 w) C7 o  {! B- W第4章:泰坦尼克号获救预测' p: R9 C  o" [, p( S
    章节18船员数据分析06:10! A5 C0 u0 F6 S% ~1 {9 {
    章节19数据预处理13:36
      m# ]( M* Y: `6 P7 |9 E+ I章节20使用回归算法进行预测14:30
    7 X0 r" b2 N$ ^/ U章节21使用随机森林改进模型12:56# o' J. v2 G/ Z
    章节22随机森林特征重要性分析10:405 v9 p' ~9 Z' O8 [2 ?, @

    ( F" U1 n2 x' ^1 U' x( I8 `第5章:级联结构的机器学习模型( q. m0 x: O4 _' q! n! W! m! L
    章节23级联模型原理05:06
    9 U% y  ^3 C* N. \章节24数据预处理与热度图10:25  E; K; e$ ^; \, ~" _
    章节25二阶段输入特征制作06:35
    $ t* h- R- M7 ?9 v章节26使用级联模型进行预测13:29
    7 u5 l1 Q7 h/ E/ F' Z" _; i: U* O7 T! F8 ?2 r5 f
    第6章:员工离职预测; T: ^, L6 j6 O% i4 Q6 r
    章节27数据简介与特征预处理13:34
    5 S0 L$ }$ y9 a章节28员工不同属性指标对结果的影响15:42
    1 h2 a& J! [5 ~& Y) I章节29数据预处理12:03
    ( d- u: F6 M/ e* |8 m章节30构建预测模型10:28' w1 [+ r; d; y6 k9 z1 O4 k
    章节31基于聚类模型的分析05:42
    2 Z/ ~" e9 F* H9 @$ F
    . f" R. \  ^" f$ y7 g第7章:使用神经网络进行手写字体识别(mnist)$ D+ d3 ~4 r0 X
    章节32tensorflow框架的安装07:09) {5 a5 A7 u5 s7 V$ h
    章节33神经网络模型概述12:53" ~) _! k. e5 g' g
    章节34使用tensorflow设定基本参数09:524 f/ H, n* z& ]/ i/ r1 j
    章节35卷积神经网络模型10:49
      [$ {0 r5 g7 r# p章节36构建完整的神经网络模型14:320 r: _, p' r& S
    章节37训练神经网络模型12:34
    ( e" D* c8 \4 J! f8 f! Z8 U& R( p- b
    第8章:主成分分析(PCA)
    ) K, {1 d6 b/ n$ w章节38PCA原理简介05:34
    . `% d2 j7 n* M9 h章节39数据预处理08:42
    + D0 k) N: }! W0 F% a- v& A章节40协方差分析10:27& R0 e' Y6 E# a7 |: B# L
    章节41使用PCA进行降维07:46
    " z4 Q! o0 K6 n+ D" |" D) j
      {; V5 q2 T4 u3 Q第9章:基于NLP的股价预测  D: K; F0 Q0 a- g  ]
    章节42数据简介与故事背景04:11
      h' C; ^3 m( E章节43基于词频的特征提取10:25
    8 Q6 ~; D& O& F8 X& \章节44改进特征选择方法12:25
    / I8 m$ L5 M& T' C# G) U  X6 o# O- ]  G
    第10章:借贷公司数据分析8 Y# O  B3 {# t$ o
    章节45数据清洗12:08
    ' t7 c8 }$ I$ j3 f0 f0 |/ W" s章节46数据预处理10:12' ^7 E# W9 a$ t* q
    章节47盈利方法和模型评估13:26
      v% Z' ?* d$ T1 N: g章节48预测结果12:47
    & _4 v' X; A0 P9 p7 V6 t. g/ r. k7 w9 V7 v. S3 A5 `
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  • TA的每日心情

    2020-11-14 14:57
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    发表于 2017-9-30 09:27:35 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情

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    开心
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    发表于 2017-9-30 20:24:31 | 显示全部楼层
    O(∩_∩)O谢谢
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    奋斗
    2018-10-25 20:35
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    发表于 2017-10-1 10:07:15 | 显示全部楼层
    来看看啊.........................
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    2021-2-9 09:32
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    发表于 2017-10-1 20:56:00 | 显示全部楼层
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