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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

    : D  c2 U3 O7 V  c* B' t# R" P) s# \' Y! |; @4 v. f3 F2 e: c- c
    课程目录. H3 u' `7 ~/ a: h& u5 u- ?) E7 J
    第1章:使用Python库分析处理Kobe Bryan职业生涯数据& j1 ^7 R' L  u; A6 [
    章节1课程简介章节预览
    ! Z5 W/ n& M6 N$ O0 q, D9 o! K章节2课程数据,代码下载
      {4 r  M4 ?4 H5 d章节3使用Anaconda搭建python环境13:10
      ]- H6 j4 q5 n1 ?章节4Kobe Bryan生涯数据读取与简介07:456 K0 J2 a3 H8 N) [7 a
    章节5特征数据可视化展示11:41. S5 y$ Q8 s( i! ?
    章节6数据预处理12:32
    % L6 I$ \1 y, v$ l" l" g5 J章节7使用scikit-learn建立分类模型10:12; |8 q5 S5 `$ G' J. B9 p
    & S6 {' z6 d3 @- E9 W8 ^
    第2章:信用卡欺诈行为检测
    7 G' f6 P+ j1 c章节8数据简介及面临的挑战10:56
    7 b% l1 e4 l  E. C: l$ ]  D9 R章节9数据不平衡问题解决方案13:14
    6 s6 W0 K2 s3 ?% t章节10逻辑回归进行分类预测15:26; b. H$ R$ f' `4 y
    章节11使用阈值来衡量预测标准17:04: ]5 i+ q( N! t/ e
    章节12使用数据生成策略11:00
    ( |" g/ }4 l* N$ `- E9 ?( ?+ z4 Y; i& I  M' W& C
    第3章:鸢尾花数据集分析  o9 ~* c/ t4 ?& b  i  u, ~
    章节13数据简介与特征章节化展示11:10
    8 A) }5 ^5 q5 m, F! r' ~' R: X章节14不同特征的分布规则06:32
    ( X7 E1 F/ ~  b$ y3 T章节15决策树模型参数详解11:07
    + P5 r5 }0 k" Q' x章节16决策树中参数的选择09:28$ H; |0 N3 K" m/ C6 O
    章节17将建立好决策树可视化展示出来08:47' S3 j$ z# R& G2 Z# i
    ; q/ O; `  g) N% \; L
    第4章:泰坦尼克号获救预测
    ; E% b! m5 Z& ^章节18船员数据分析06:10
    & `, C2 z* ?3 F# j6 G章节19数据预处理13:366 x' P/ F. {  X8 b4 g3 K4 ?
    章节20使用回归算法进行预测14:30
    # W  D/ ~, {4 S章节21使用随机森林改进模型12:562 o6 z, C& T& Y* U& k& `
    章节22随机森林特征重要性分析10:40
    6 i" A. Y5 w2 |! \0 @! x
    5 W/ t) V$ s0 T4 F( o/ W; H第5章:级联结构的机器学习模型, Q  j) r. q4 }7 W# U
    章节23级联模型原理05:06  r) p, [. K  E, I+ j. {
    章节24数据预处理与热度图10:25: b+ q7 }% d9 h* b# u; T: u0 y* L
    章节25二阶段输入特征制作06:35
    ) U2 g2 R) E/ p" P. i0 l章节26使用级联模型进行预测13:295 o  `3 h( u$ |/ q

    : D( M# m7 p( o8 O4 G第6章:员工离职预测  u$ W5 h9 v8 ?/ j
    章节27数据简介与特征预处理13:34
    . x3 u+ s$ N, N7 M1 ^/ x/ \章节28员工不同属性指标对结果的影响15:42
    * u  ]' S6 c2 U$ T! \: g章节29数据预处理12:03
    " V0 p2 ?; C  j章节30构建预测模型10:285 g# K+ Y; S1 r) z
    章节31基于聚类模型的分析05:42
    ( d; }) M) D& \8 k# h
    2 m" b* B% T7 L# b9 O第7章:使用神经网络进行手写字体识别(mnist)0 ^5 u( J. S) }$ a
    章节32tensorflow框架的安装07:091 K& A6 x$ D( _' |+ V
    章节33神经网络模型概述12:53
    + v1 n6 p, `1 a) j/ e章节34使用tensorflow设定基本参数09:52- }3 [5 J: L+ r' \. C, p
    章节35卷积神经网络模型10:49
    2 {) M5 u% s8 o+ G  q0 P+ {章节36构建完整的神经网络模型14:324 P$ V. c1 g$ f# o
    章节37训练神经网络模型12:34/ \9 _; k, J/ T) N( _

    ( c: k7 b! w/ f  u5 f! u% v第8章:主成分分析(PCA)
    7 u+ F$ x1 o1 ?1 X4 M, J- _- [6 Y: S章节38PCA原理简介05:34
    ( i$ f5 ^2 K* s章节39数据预处理08:42
    * R/ w3 V8 T2 W8 f- g/ t章节40协方差分析10:277 v, I8 W, T7 y2 F' l# B
    章节41使用PCA进行降维07:46
    % {! d$ G) J: U% b" [7 T
    - f, N7 w' K% K# b8 q9 d" c第9章:基于NLP的股价预测
    ' N$ e: x6 L6 Q' X9 Q章节42数据简介与故事背景04:11: D3 L8 Q! [5 m8 c& X& _; F% {# q9 O
    章节43基于词频的特征提取10:25
    , w' z( u+ a7 i: Z0 ?0 U章节44改进特征选择方法12:25
    , e6 H' }2 }3 S3 C9 i) I0 O% Z/ c6 ]1 I! p5 S* M& b0 ~
    第10章:借贷公司数据分析
    0 Z6 N. @- \% J) y章节45数据清洗12:08" B2 K6 y# \. a1 F' I
    章节46数据预处理10:12
    , |, ^, _, }* E* x  D& }& l章节47盈利方法和模型评估13:26$ P3 y0 @1 T8 x6 f( l% i' W
    章节48预测结果12:47
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  • TA的每日心情

    2020-11-14 14:57
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    [LV.7]常住居民III

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    发表于 2017-9-30 09:27:35 | 显示全部楼层
    kankan
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    2020-11-14 14:57
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    发表于 2017-9-30 09:28:05 | 显示全部楼层
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    4 天前
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    发表于 2017-9-30 09:39:10 | 显示全部楼层
    Python数据分析典型案例 机器学习实战视频课程
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    擦汗
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    发表于 2017-9-30 11:27:28 | 显示全部楼层
    thanks
  • TA的每日心情
    开心
    6 天前
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    发表于 2017-9-30 13:42:08 | 显示全部楼层
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    开心
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    慵懒
    3 天前
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    发表于 2017-9-30 20:24:31 | 显示全部楼层
    O(∩_∩)O谢谢
  • TA的每日心情
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    Lv4高级攻城狮

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    发表于 2017-10-1 10:07:15 | 显示全部楼层
    来看看啊........................." B3 m" C9 Q- @( ^  _# H0 A9 ~
  • TA的每日心情
    奋斗
    3 天前
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    发表于 2017-10-1 20:56:00 | 显示全部楼层
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