Python数据分析(机器学习)经典案例视频教程

适用人群
从事机器学习,数据剖析,数据发掘的同学们以及python运用者
课程概述
挑选经典事例根据实在数据集,从数据预处理开端到树立机器学习模型以及作用评价,完好的解说怎么运用python及其常用库进行数据的剖析和模型的树立。关于每一个面对的应战,剖析解决问题思路以及怎么结构适宜的模型而且给出适宜评价办法。在每一个事例中,同学们能够快速把握怎么运用pandas进行数据的预处理和剖析,运用matplotlib进行可视化的展现以及根据scikit-learn库的机器学习模型的树立。

课程目录
章节1:运用Python库剖析处理Kobe Bryan职业生计数据
课时1课程简介 03:01
课时2课程数据,代码下载4
课时3运用Anaconda树立python环境 13:10
课时4Kobe Bryan生计数据读取与简介 07:45
课时5特征数据可视化展现 11:41
课时6数据预处理 12:32
课时7运用scikit-learn树立分类模型 10:12

章节2:信用卡诈骗行为检测
课时8数据简介及面对的应战 10:56
课时9数据不平衡问题解决方案 13:14
课时10逻辑回归进行分类猜测 15:26
课时11运用阈值来衡量猜测规范 17:04
课时12运用数据生成战略 11:00

章节3:鸢尾花数据集剖析
课时13数据简介与特征课时化展现 11:10
课时14不同特征的散布规矩 06:32
课时15决策树模型参数详解 11:07
课时16决策树中参数的挑选 09:28
课时17将树立好决策树可视化展现出来 08:47

章节4:泰坦尼克号获救猜测
课时18船员数据剖析 06:10
课时19数据预处理 13:36
课时20运用回归算法进行猜测 14:30
课时21运用随机森林改善模型 12:56
课时22随机森林特征重要性剖析 10:40

章节5:级联结构的机器学习模型
课时23级联模型原理 05:06
课时24数据预处理与热度图 10:25
课时25二阶段输入特征制造 06:35
课时26运用级联模型进行猜测 13:29

章节6:职工离任猜测
课时27数据简介与特征预处理 13:34
课时28职工不同特点目标对成果的影响 15:42
课时29数据预处理 12:03
课时30构建猜测模型 10:28
课时31根据聚类模型的剖析 05:42

章节7:运用神经网络进行手写字体辨认(mnist)
课时32tensorflow结构的装置 07:09
课时33神经网络模型概述 12:53
课时34运用tensorflow设定基本参数 09:52
课时35卷积神经网络模型 10:49
课时36构建完好的神经网络模型 14:32
课时37练习神经网络模型 12:34

章节8:主成分剖析(PCA)
课时38PCA原理简介 05:34
课时39数据预处理 08:42
课时40协方差剖析 10:27
课时41运用PCA进行降维 07:46

章节9:根据NLP的股价猜测
课时42数据简介与故事布景 04:11
课时43根据词频的特征提取 10:25
课时44改善特征挑选办法 12:25

章节10:假贷公司数据剖析
课时45数据清洗 12:08
课时46数据预处理 10:12
课时47盈余办法和模型评价 13:26
课时48猜测成果 12:47

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Python数据分析(机器学习)经典案例视频教程原文链接:https://www.qwzy8.com/35930.html

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