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3 G, T, N2 F6 O+ n# m$ {( A课程目录
2 v9 X9 ?; Z, V" u4 P6 T* ]第1章:使用Python库分析处理Kobe Bryan职业生涯数据- t' g- d" T& W5 C. u
章节1课程简介章节预览4 X- ] ^' k# |. K; q0 P
章节2课程数据，代码下载8 B5 Q& l3 v% ?5 `& g
章节3使用Anaconda搭建python环境13:10" B% s2 f! P# y3 x8 }+ m5 m! k
章节4Kobe Bryan生涯数据读取与简介07:45
, W8 v% }6 `. o+ f4 X$ L章节5特征数据可视化展示11:410 k: i- L: j: D0 M
章节6数据预处理12:32) l# J9 _6 K j+ h! _
章节7使用scikit-learn建立分类模型10:12
( ?3 b5 s8 K4 j6 V. ^, e
7 V5 Q; h3 F. q9 q( I- ~第2章:信用卡欺诈行为检测: H2 R, }$ ?$ r% K
章节8数据简介及面临的挑战10:56
" {% w" v/ l; ], w, _) T章节9数据不平衡问题解决方案13:14
?/ c" \9 Y$ ]; ^. A! S( h章节10逻辑回归进行分类预测15:26& U8 L @1 s5 ?
章节11使用阈值来衡量预测标准17:04
* y Z. Z* j% v% Y" b9 J) |章节12使用数据生成策略11:00; h' ^0 a# O7 }! A/ d. U( a
& S7 Y, F5 w* K# u/ M: R第3章:鸢尾花数据集分析9 U" B6 ~* n/ N& u# u
章节13数据简介与特征章节化展示11:10& p; K4 j- i/ q+ Y
章节14不同特征的分布规则06:32
8 `% z( |5 x* A! j8 F7 ^章节15决策树模型参数详解11:073 x% i! |) G' ]. q1 s) j
章节16决策树中参数的选择09:28
5 m* n" i# c" w. q0 r" Q章节17将建立好决策树可视化展示出来08:47
3 G( O( }7 l4 I4 q }! C7 [! ~( ]" w2 Q" b) O
第4章:泰坦尼克号获救预测( B7 [" B0 X! W0 l
章节18船员数据分析06:10. }" e/ X! H) q
章节19数据预处理13:36* F3 O0 `% `' S% R( N
章节20使用回归算法进行预测14:30; d( k: F# u, E$ H' s, |' }
章节21使用随机森林改进模型12:560 d# v9 n% ]" T# {0 b
章节22随机森林特征重要性分析10:40
* V1 P" I6 V. P* E6 r6 L i) M1 a, Q
第5章:级联结构的机器学习模型# [% A0 N& C: `- J
章节23级联模型原理05:06+ \' q- P' |9 C+ ~
章节24数据预处理与热度图10:25
9 K! h7 r8 _* P L7 V6 T9 ^7 z. m章节25二阶段输入特征制作06:35
, k ]8 k [# Z4 }7 V4 |! p- N章节26使用级联模型进行预测13:29
) F3 p$ ^# M, h B& }9 ?* c9 R6 G- n% F( z- a) s' j
第6章:员工离职预测& y$ _0 b! ^/ ~6 q( p- @2 Q. {
章节27数据简介与特征预处理13:343 e6 I( O. Q+ G+ d
章节28员工不同属性指标对结果的影响15:423 `6 c, f K; f) L
章节29数据预处理12:03. m9 i! ~4 N0 p7 o( b( }8 u
章节30构建预测模型10:28! B2 s X& t# ?; Q9 a
章节31基于聚类模型的分析05:42. ~2 ^; j3 y8 E0 g2 b
; e- n6 E, Z( R
第7章:使用神经网络进行手写字体识别（mnist）
4 K$ C" @" C# ^5 C' i3 G) B1 c0 b章节32tensorflow框架的安装07:09
* B( T" I5 U3 G3 _章节33神经网络模型概述12:538 K2 c. b9 s* D) R
章节34使用tensorflow设定基本参数09:52: C% m3 B7 r1 v1 f, @! X
章节35卷积神经网络模型10:49
5 F: i: p( A- k章节36构建完整的神经网络模型14:32% Y+ Q! p; _, b. D7 o! D" v
章节37训练神经网络模型12:34
; F! m$ y6 v" z# Q0 D
) e! ]' M; \3 y+ Q2 d- h第8章:主成分分析（PCA）9 D0 B9 ~3 O1 ^5 Z- f
章节38PCA原理简介05:34; Y+ j7 ^- }5 o2 @3 ?, d! @( H
章节39数据预处理08:42; P Y# O# {/ k
章节40协方差分析10:27
2 ~5 r- J: N: [" g章节41使用PCA进行降维07:46
' U9 y0 J& M, s1 W; d, \* j) H0 r* c6 l. W9 ~/ A9 Z' l) u
第9章:基于NLP的股价预测! _6 k/ d" Q- ]3 e6 k
章节42数据简介与故事背景04:110 {7 e7 h- Y1 @- |; q
章节43基于词频的特征提取10:25
; n3 W% \- o' Y# d: `3 Z0 u- X" m# U章节44改进特征选择方法12:255 x5 J& G# V! _/ D. D) I
! Y1 e) v) d0 T& {4 W第10章:借贷公司数据分析
# @1 Y [, w9 s3 i; p章节45数据清洗12:08
- P/ E" w; T6 E' H章节46数据预处理10:12
% F6 a, C' G5 T0 p9 y" c章节47盈利方法和模型评估13:26
. Q# }0 l9 _4 O }/ ^2 q3 e章节48预测结果12:47
4 J: p$ t1 ?7 T. y( u
! P" S2 h6 I: D, V" Q6 ]; u9 l4 i5 n5 |, q
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发表于 2017-9-30 08:17:33
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