2017年最新Python数据分析（机器学习）经典案例视频教程下载

2017年最新Python数据分析(机器学习)经典案例视频教程下载
课程介绍：
2017年最新Python数据分析(机器学习)经典案例视频教程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，完整的讲解了如何使用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。通过案例的讲解让同学们快速掌握如何使用python及其常用库进行数据分析和机器学习模型建立和评估的工作，以及对于真实的数据集掌握如何进行数据的清洗预处理以及特征的提取，通过教程的学习可对Python数据分析(机器学习)有一个更好的掌握。
2017年最新Python数据分析(机器学习)经典案例视频教程目录介绍：
xa0 xa0 xa0 xa0 第1章 使用Python库分析处理Kobe Bryan职业生涯数据
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 1-1课程简介
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 1-2 使用Anaconda搭建python环境
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 1-3 Kobe Bryan生涯数据读取与简介
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 1-4 特征数据可视化展示
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 1-5数据预处理
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 1-6使用scikit-learn建立分类模型
xa0 第2章 信用卡欺诈行为检测
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 2-1数据简介及面临的挑战
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 2-2数据不平衡问题解决方案
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 2-3逻辑回归进行分类预测
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 2-4使用阈值来衡量预测标准
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 2-5使用数据生成策略
xa0xa0 第3章 鸢尾花数据集分析
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 3-1数据简介与特征课时化展示
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 3-2不同特征的分布规则
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 3-3决策树模型参数详解
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 3-4决策树中参数的选择
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 3-5将建立好决策树可视化展示出来
 第4章 泰坦尼克号获救预测
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 4-1船员数据分析
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 4-2数据预处理
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 4-3使用回归算法进行预测
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 4-4使用随机森林改进模型
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 4-5随机森林特征重要性分析
第5章 级联结构的机器学习模型
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 5-1级联模型原理
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 5-2数据预处理与热度图
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 5-3二阶段输入特征制作
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 5-4使用级联模型进行预测
 第6章 员工离职预测
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 6-1数据简介与特征预处理
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 6-2员工不同属性指标对结果的影响
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 6-3数据预处理
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 6-4构建预测模型
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 6-5基于聚类模型的分析
xa0 第7章 使用神经网络进行手写字体识别（mnist）
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 7-1tensorflow框架的安装
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 7-2神经网络模型概述
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 7-3使用tensorflow设定基本参数
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 7-4卷积神经网络模型
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 7-5构建完整的神经网络模型
训练神经网络模型 
xa0 第8章 主成分分析（PCA）
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 8-1PCA原理简介
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 8-2数据预处理
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 8-3协方差分析
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 8-4使用PCA进行降维
xa0xa0 第9章 基于NLP的股价预测
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 9-1数据简介与故事背景
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 9-2基于词频的特征提取
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 9-3改进特征选择方法
xa0 第10章 借贷公司数据分析
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 10-1数据清洗
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 10-2数据预处理
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 10-3盈利方法和模型评估
xa0xa0xa0xa0xa0xa0xa0 10-4预测结果
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