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课程介绍：
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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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课程目录：$ ^8 n# I+ k T" k6 o
6 K. f) M7 }9 @6 V5 V01.课程简介
& o" I; O) V f) x$ T0 H02.课程数据，代码下载. X9 S: H* E6 ~5 Q
03.使用Anaconda搭建python环境7 [+ f: R$ O$ N" A- u
04.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介( Z8 @6 Z2 N f; l$ Q. r8 w
05.特征数据可视化展示
9 B$ g# s" e. m* [& P$ }06.数据预处理7 _# ~2 ^! J9 Q7 B: X
07.使用scikit-learn建立分类模型
/ }! C/ m4 h5 y& u! i" \1 b6 w08.数据简介及面临的挑战
, D. C* T5 v5 ?6 V09.数据不平衡问题解决方案8 y8 D3 V2 g, F% }# s" S
10.逻辑回归进行分类预测6 M3 Q# {* d! S: P2 N
11.使用阈值来衡量预测标准& R+ v5 I* R5 c6 D8 J6 n- v
12.使用数据生成策略
" y8 C1 S& L* L1 k! ?, e- ~7 B& E7 W13.数据简介与特征化展示3 p/ \0 a# ]8 q+ H% |) [
14.不同特征的分布规则# Z% L, N- `% I9 q. L# Q
15.决策树模型参数详解
5 p1 y# |% \$ i1 y, E4 e16.决策树中参数的选择* P8 x+ E+ M5 x9 q* D
17.将建立好决策树可视化展示出来- p$ U. ~8 L9 y+ H/ p0 s
18.船员数据分析( y) v; C0 e; p) n) R
19.数据预处理4 ~4 B' U5 Z3 H& W0 ^
20.使用回归算法进行预测' N9 F0 H/ I9 r1 \! p2 ]. A
21.使用随机森林改进模型
5 j4 J& e; S* K22.随机森林特征重要性分析% m+ f$ Z1 G0 @
23.级联模型原理) ^. v( u* ?- A+ t: v3 ?3 }, Z2 m
24.数据预处理与热度图9 i. T. o- ~* ]- }" B& y
25.二阶段输入特征制作/ k6 y! a2 E0 A, N
26.使用级联模型进行预测# B9 D- T* i+ | j
27.数据简介与特征预处理1 _$ O1 ]$ F; T8 O
28.员工不同属性指标对结果的影响
& q) Y P$ C8 k4 p( z( ], b3 _& {29.数据预处理
; ~' O8 s8 r# {8 R' V' X30.构建预测模型+ X, x1 M3 L3 t) u2 f j+ G
31.基于聚类模型的分析$ R0 Z7 @, t/ c$ _
32.tensorflow框架的安装+ S. N$ f$ J% N: s: _
33.神经网络模型概述
) r% R8 u1 E: X, G- {34.使用tensorflow设定基本参数6 J4 c% H2 Z. q6 f7 |! x* I+ ^* o J
35.卷积神经网络模型. r4 ~( i" `; h5 M6 U N F# Q5 L
36.构建完整的神经网络模型0 E( Y' [" [" W0 g
37.训练神经网络模型0 L2 R6 P m5 i( D; V1 R6 k
38.PCA原理简介' A$ [& G0 Z. m! }, f! Q) w
39.数据预处理
: X+ q; n" ?' H3 R9 {/ @40.协方差分析
% i: P0 t" c6 i41.使用PCA进行降维
B9 i9 @0 M" G% I" l5 I42.数据简介与故事背景; Z8 [# C/ _7 |4 M
43.基于词频的特征提取
- ~1 f' D! p$ s$ \6 W44.改进特征选择方法; [* [: t7 g( L, I8 k
45.数据清洗
0 D2 Z2 E: {" l k. \ R' L46.数据预处理
$ q% @6 ?1 S# l$ ~47.盈利方法和模型评估2 J& f$ @0 K8 z) q( M
48.预测结果
- Q+ i3 }# X# e: T7 U2 B X% ]) [" r5 N% J; R5 v" k6 M" N0 N
& L* [0 q9 l/ R0 |3 F
8 Y% q+ d4 f. S' t! m, R( X$ }1 `+ {* x( n g G
- M0 m; q3 n7 i' D4 {4 T; {
) V4 G) W4 x" ?5 f资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见, o! G3 U- r4 \1 u- S* x1 Z& j
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发表于 2022-6-16 14:42:01
