适用人群 从事机器学习,数据分析,数据挖掘的同学们以及python使用者
课程概述选择经典案例基于真实数据集，从数据预处理开始到建立机器学习模型以及效果评估，完整的讲解如何使用python及其常用库进行数据的分析和模型的建立。对于每一个面对的挑战，分析解决问题思路以及如何构造合适的模型并且给出合适评估方法。在每一个案例中，同学们可以快速掌握如何使用pandas进行数据的预处理和分析，使用matplotlib进行可视化的展示以及基于scikit-learn库的机器学习模型的建立。
目录 攻城狮;www.54gcshi.com/forum.php?m… 章节1:使用Python库分析处理Kobe Bryan职业生涯数据试看 课时1视频课程简介03:01可试看 课时2文本课程数据，代码下载 课时3视频使用Anaconda搭建python环境13:10可试看 课时4视频Kobe Bryan生涯数据读取与简介07:45可试看 课时5视频特征数据可视化展示11:41 课时6视频数据预处理12:32 课时7视频使用scikit-learn建立分类模型10:12 章节2:信用卡欺诈行为检测 课时8视频数据简介及面临的挑战10:56 课时9视频数据不平衡问题解决方案13:14 课时10视频逻辑回归进行分类预测15:26 课时11视频使用阈值来衡量预测标准17:04 课时12视频使用数据生成策略11:00 章节3:鸢尾花数据集分析 课时13视频数据简介与特征课时化展示11:10 课时14视频不同特征的分布规则06:32 课时15视频决策树模型参数详解11:07 课时16视频决策树中参数的选择09:28 课时17视频将建立好决策树可视化展示出来08:47 章节4:泰坦尼克号获救预测 课时18视频船员数据分析06:10 课时19视频数据预处理13:36 课时20视频使用回归算法进行预测14:30 课时21视频使用随机森林改进模型12:56 课时22视频随机森林特征重要性分析10:40 章节5:级联结构的机器学习模型 课时23视频级联模型原理05:06 课时24视频数据预处理与热度图10:25 课时25视频二阶段输入特征制作06:35 课时26视频使用级联模型进行预测13:29 章节6:员工离职预测 课时27视频数据简介与特征预处理13:34 课时28视频员工不同属性指标对结果的影响15:42 课时29视频数据预处理12:03 课时30视频构建预测模型10:28 课时31视频基于聚类模型的分析05:42 章节7:使用神经网络进行手写字体识别（mnist） 课时32视频tensorflow框架的安装07:09 课时33视频神经网络模型概述12:52 课时34视频使用tensorflow设定基本参数09:51 课时35视频卷积神经网络模型10:49 课时36视频构建完整的神经网络模型14:32 课时37视频训练神经网络模型12:34 章节8:主成分分析（PCA） 课时38视频PCA原理简介05:34 课时39视频数据预处理08:42 课时40视频协方差分析10:27 课时41视频使用PCA进行降维07:46 章节9:基于NLP的股价预测 课时42视频数据简介与故事背景04:11 课时43视频基于词频的特征提取10:25 课时44视频改进特征选择方法12:25 章节10:借贷公司数据分析 课时45视频数据清洗12:08 课时46视频数据预处理10:12 课时47视频盈利方法和模型评估13:26 课时48视频预测结果12:47 课时49视频Python练习题13:38
