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课程介绍：
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/ S1 L9 b% I- C# Z7 }/ v这是一套Python数据分析与机器学习的经典案例教程，适合有一定的基础。2017最新出品基于Python3.5，案例很经典。值得学习。
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' {6 O3 ^+ Z x, I3 \9 H& ~* p. j课程目录：
; r2 l, h `1 l; B2 t6 i: s
0 _+ i* F) z9 z01.课程简介 R+ j! i5 g' o" v
02.课程数据，代码下载; P. ^, ` U/ {$ |, g
03.使用Anaconda搭建python环境; s1 K0 G, X5 c& u, V9 N
04.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介0 e3 |4 u c7 a! }2 r) e4 P
05.特征数据可视化展示( j- v+ x8 Y+ k9 N
06.数据预处理0 h' J& C0 _$ E) K* H# o2 J
07.使用scikit-learn建立分类模型
4 S- C. e' f" j0 I08.数据简介及面临的挑战
7 K! e! ?! g# u" t4 C09.数据不平衡问题解决方案
( B( n1 p/ T' \. m* d" |10.逻辑回归进行分类预测
' R" A w% C1 l; L8 |# }: p# E2 s11.使用阈值来衡量预测标准- D) t; g. n& ~. ~# N- r% j8 h
12.使用数据生成策略
5 `! l# R3 ?, q2 y- X/ C% _; ]13.数据简介与特征化展示
& Z& ?3 A0 d* L- U# ^9 r/ C: L14.不同特征的分布规则
0 p; n; s" r/ P6 d2 ?+ C5 b9 v15.决策树模型参数详解
) m$ ] @& A" |8 l16.决策树中参数的选择
2 {! {7 S# L0 k% C0 u$ C: Z, z" l5 p17.将建立好决策树可视化展示出来! q0 S" W+ e2 Q
18.船员数据分析
7 b* S# p k' v5 H19.数据预处理7 }' x2 L- ^+ i3 K& v/ E4 F
20.使用回归算法进行预测
2 l9 H$ w) ]/ A21.使用随机森林改进模型
7 P) @. T4 d) p6 }/ F5 `22.随机森林特征重要性分析
9 U" w" t. z# e9 v1 X23.级联模型原理
3 e0 W: V; j3 e! t- I) Q24.数据预处理与热度图8 Y" C% R: w6 c, R
25.二阶段输入特征制作0 @+ f1 A' O$ b" L8 S! C5 z9 k
26.使用级联模型进行预测9 L+ G; `6 Z4 `
27.数据简介与特征预处理
: a* {, V$ `; [7 N% h' d28.员工不同属性指标对结果的影响
3 h) G2 V( ^+ O9 E* I29.数据预处理
. {4 s6 Z* A7 ^4 j30.构建预测模型
, q# ^/ [5 k3 c+ Z+ ~31.基于聚类模型的分析7 e$ W, E; k9 b4 q" o# _5 e; L
32.tensorflow框架的安装- q/ ], G% v" y7 g* B& M
33.神经网络模型概述6 B" C) v3 q- L \
34.使用tensorflow设定基本参数
* a* B3 p+ Z/ A3 g0 r35.卷积神经网络模型
& `4 b$ T4 a$ L2 n* Q36.构建完整的神经网络模型/ c, L% n5 T9 f* p4 |
37.训练神经网络模型- u# e5 ?" q) F9 \1 Q* E
38.PCA原理简介. f7 V9 C1 ^5 [9 i0 H4 L
39.数据预处理8 ]5 U& ~- y$ r6 j {
40.协方差分析: q( i* ?* P7 H7 D9 ?2 i5 d: x. l4 b* Y7 x
41.使用PCA进行降维
( ]2 `+ u. x. Q8 a" Q* E7 A6 n42.数据简介与故事背景
5 m& ~- i- A U$ P& J5 U43.基于词频的特征提取
6 P( v9 t# U. t$ Y44.改进特征选择方法8 i( \9 N$ z4 v$ v2 ~
45.数据清洗
S9 q0 G* I9 Q( f# b46.数据预处理 a$ u: z& N9 ]2 |# u
47.盈利方法和模型评估
, a3 O+ I6 I7 F# I( Z ?48.预测结果2 J. p% g" G- \, a
" L% n+ F/ d( R; ]/ P$ x
8 u& |& y# t4 c% M0 }8 v. b' S# W% A2 Y. h# P2 ] }
& _! k# W4 f B, A' Y, g7 L7 @3 @) C6 s
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资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见( m7 O; ~. j" h
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发表于 2022-6-16 14:42:01
