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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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    [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
      t8 K9 a" m  s) h" X9 R% a
    / z% L; n* K8 e( i0 J
    课程目录
    , V4 B# r( X) X& R+ f* h- D第1章:使用Python库分析处理Kobe Bryan职业生涯数据
      R" g; N& e) v. f4 C6 e% C% {章节1课程简介章节预览4 ]% a% Z& B6 A4 `0 C7 `. F
    章节2课程数据,代码下载7 y$ Q1 X/ \7 E
    章节3使用Anaconda搭建python环境13:10
    % V3 M' u* _  a, X, @章节4Kobe Bryan生涯数据读取与简介07:45
    6 C1 @5 ?0 f& l章节5特征数据可视化展示11:41/ u, Q. d7 P) w
    章节6数据预处理12:32
    , m3 \9 u5 a* ^( T5 f章节7使用scikit-learn建立分类模型10:12# `5 `; h( E% W# Z
    / `* F8 n! }7 ^! N, B: z6 ~
    第2章:信用卡欺诈行为检测
    6 N5 |. V, ]/ O( ]" \# P章节8数据简介及面临的挑战10:565 L: T" |) z" o# q7 }
    章节9数据不平衡问题解决方案13:14
    % Q' w- u: }* A' n: v- }$ r. ?章节10逻辑回归进行分类预测15:26
    ' w0 V/ N3 t) E' O  e章节11使用阈值来衡量预测标准17:04
    9 v3 t% F/ E5 ]1 K+ Q/ K章节12使用数据生成策略11:00
    " q/ r6 E2 F/ R1 j, P" r' A. Y% b. {
    第3章:鸢尾花数据集分析
    - l5 L/ \% D/ Y章节13数据简介与特征章节化展示11:10
    8 g; L, R* O, S6 l章节14不同特征的分布规则06:32
    / @* n4 O6 e. S9 [* O章节15决策树模型参数详解11:07
    1 C, v* P% Q' q: Y9 g章节16决策树中参数的选择09:28. y8 g% c! c8 r! N1 q" ~0 j/ R5 H
    章节17将建立好决策树可视化展示出来08:47
    2 C9 S6 \, d3 m2 g) ^) E& M4 M! D0 W$ p
    第4章:泰坦尼克号获救预测- w% Q  j: }, m5 N1 v
    章节18船员数据分析06:10# ^  j+ i# c( M( i* O6 y+ k
    章节19数据预处理13:36' r6 y) N. ^/ B5 I" N, ^7 a' @9 _
    章节20使用回归算法进行预测14:301 |! G2 c. k1 _
    章节21使用随机森林改进模型12:56
    , U6 f) s" i& U/ @* R! R. P章节22随机森林特征重要性分析10:40
    5 N( M- S. W; i! X$ I5 ]! R9 R. o' v/ Z, s2 p+ |  k; N
    第5章:级联结构的机器学习模型7 f# n$ O: E5 I+ [1 I, e
    章节23级联模型原理05:06
    & N$ [: g( ?; `章节24数据预处理与热度图10:25& h% B! w! U. P( ?" Z, B6 m
    章节25二阶段输入特征制作06:35$ L  v. A) e( d6 z
    章节26使用级联模型进行预测13:29/ n" o- l& a% v7 G7 ]
    5 O6 q; C* m6 F6 {5 E; Q$ X
    第6章:员工离职预测
    ' @: m- U/ s. [+ ~8 d3 Z' @+ \章节27数据简介与特征预处理13:34& b5 D4 _3 l* p, x
    章节28员工不同属性指标对结果的影响15:42
    2 E8 I9 B' t. K; }% n) B章节29数据预处理12:03
    ; p! n% H  n4 I* w9 V章节30构建预测模型10:28
    8 u) `" }' V+ g# F章节31基于聚类模型的分析05:420 \% S& e4 L' a7 \# [" V/ {

    : S2 a# f8 Y7 w) c* @% D! p  `第7章:使用神经网络进行手写字体识别(mnist)
    # B/ D$ B4 D) `3 d6 J2 i* j: w章节32tensorflow框架的安装07:09
    # t/ T6 D4 h# h7 l# L8 J& s章节33神经网络模型概述12:53: Z  X& K" X& u, A; [* ?8 c/ s
    章节34使用tensorflow设定基本参数09:52
    & t3 A# Q4 K- K6 B) ]% o' [# h. c章节35卷积神经网络模型10:49
    ( v4 n6 e; ?7 c4 Z$ B# c章节36构建完整的神经网络模型14:32
    : U/ ~8 m# [# ?- v3 _9 }2 O章节37训练神经网络模型12:342 d4 W/ M! C6 f  f; C% W; p
    4 r  J; G  U* X. R: w8 ~
    第8章:主成分分析(PCA)
    $ r  s- q7 O7 N# b" N$ s7 h* p5 s章节38PCA原理简介05:34
    & _1 N) o; Y; d3 n. x! N. ^章节39数据预处理08:42  p7 G# d* y$ z1 L
    章节40协方差分析10:27# Q6 B! m7 P& Q7 p/ u. S- v2 J
    章节41使用PCA进行降维07:46/ S% v% d5 ?6 V% g- z" E
    : y1 U+ ~' P) L6 W7 S: ?- e
    第9章:基于NLP的股价预测) u. F) k1 |& g6 T5 R% L
    章节42数据简介与故事背景04:117 A" _0 F1 O# O! o& \" R, T- D+ q
    章节43基于词频的特征提取10:252 C2 D& j  x9 G; v8 g
    章节44改进特征选择方法12:251 E" m, c1 p- X" E4 @$ v3 p! f/ V

    : g8 C. {, B$ ^( Z- O' @第10章:借贷公司数据分析
    - B  y( V0 n+ D- s8 r; M( _章节45数据清洗12:08
    * c& z: i1 x/ a3 ~. l- V% M章节46数据预处理10:12
    , D2 w8 r/ y2 e1 E. @章节47盈利方法和模型评估13:26
    ; n6 k8 w6 Y( ?- B( @章节48预测结果12:477 \/ n, o$ o: {, B. T/ {6 t$ Q

    ) U3 E( S/ s" R  e7 ?/ I, i2 c' b+ O4 ?4 N0 F+ {
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  • TA的每日心情

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    发表于 2017-9-30 09:27:35 | 显示全部楼层
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    thanks
  • TA的每日心情
    擦汗
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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
    奋斗
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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.........................* p: t5 s- Q8 Y! s
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    发表于 2017-10-1 20:56:00 | 显示全部楼层
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