Python数据分析经典案例

Python数据剖析经典事例

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

【课程内容】

课时01.课程简介
课时02.课程数据,代码下载
课时03.运用Anaconda树立python环境
课时04.Kobe.Bryan生计数据读取与简介
课时05.特征数据可视化展现
课时06.数据预处理
课时07.运用scikit-learn树立分类模型
课时08.数据简介及面对的应战
课时09.数据不平衡问题解决方案
课时10.逻辑回归进行分类猜测
课时11.运用阈值来衡量猜测规范
课时12.运用数据生成战略
课时13.数据简介与特征课时化展现
课时14.不同特征的散布规矩
课时15.决策树模型参数详解
课时16.决策树中参数的挑选
课时17.将树立好决策树可视化展现出来
课时18.船员数据剖析
课时19.数据预处理
课时20.运用回归算法进行猜测
课时21.运用随机森林改善模型
课时22.随机森林特征重要性剖析
课时23.级联模型原理
课时24.数据预处理与热度图
课时25.二阶段输入特征制造
课时26.运用级联模型进行猜测
课时27.数据简介与特征预处理
课时28.职工不同特点目标对成果的影响
课时29.数据预处理
课时30.构建猜测模型
课时31.根据聚类模型的剖析
课时32.tensorflow结构的装置
课时33.神经网络模型概述
课时34.运用tensorflow设定基本参数
课时35.卷积神经网络模型
课时36.构建完好的神经网络模型
课时37.练习神经网络模型
课时38.PCA原理简介
课时39.数据预处理
课时40.协方差剖析
课时41.运用PCA进行降维
课时42.数据简介与故事布景
课时43.根据词频的特征提取
课时44.改善特征挑选办法
课时45.数据清洗
课时46.数据预处理
课时47.盈余办法和模型评价
课时48.猜测成果

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Python数据分析经典案例原文链接:https://www.qwzy8.com/36505.html

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