Udemy線上課程 Python數據分析行業案例課程--學習數據挖掘 講師:三節課 sanjieke 影音教學 中文發音 中文版(DVD版)
Udemy線上課程Python數據分析行業案例課程--學習數據挖掘講師:三節課sanjieke影音教學中文發音中文版(DVD版)內容說明:
本課程以以CRISP-DM為理論指導,系統介紹了sklearn在數據挖掘/機器學習各個環節的功能實現,從數據挖掘實戰的角度出發詳細介紹如何在sklearn中完成數據預處理、數據降維、數據建模、模型評估等各種操作,并突出特征選擇、模型調參,模型集成等在數據挖掘實戰環境中的重要課題。
課程弱化了各種統計模型的基本原理,強化其具體操作及衍生模型。學習完本課程后,學員將能夠獨立使用sklearn完成數據挖掘或機器學習實際項目。
本課程版權歸三節課所有,未經書面同意私自錄制、轉載等行為均屬侵權行為。課程內的所有內容,包括但不限于影片、文字、圖片均由三節課公司或其他權利人依法擁有其知識產權,包括但不限于著作權、商標權、專利權等。
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課程內容:
01-課程導讀
001課程簡介.html
002講師介紹.html
003課程大綱.html

02-第1章python機器學習與數據挖掘概述
0041-1如何用python做機器學習或數據挖掘?.mp4
0051-2課程內容介紹.mp4
0061-3使用sklearn的樣本數據集.mp4
0071-4skearn基本操作入門.mp4

03-第2章數據的預處理
0082-1連續變量的標準化.mp4
0092-2考慮異常分布的標準化.mp4
0102-3分類變量的預處理.mp4
0112-4缺失值的填充.mp4
0122-5生成多項式特征.mp4
0132-6自定義轉換器.mp4

04-第3章特征選擇與信息濃縮
0143-1特征篩選概述.mp4
0153-2基于簡單統計特征進行篩選.mp4
0163-3基于統計誤差進行篩選.mp4
0173-4基于建模結果進行篩選.mp4
0183-5數據降維與信息濃縮.mp4

05-第4章回歸類模型的訓練
0194-1回歸類模型概述.mp4
0204-2回歸類模型的種類.mp4
0214-3線性回歸的sklearn實現.mp4
0224-4多項式回歸.mp4
0234-5嶺回歸的基本原理.mp4
0244-6嶺回歸的實現.mp4
0254-7LASSO回歸與彈性網絡.mp4
0264-8最小角回歸.mp4
0274-9梯度下降法的基本原理.mp4
0284-10隨機梯度下降回歸.mp4

06-第5章類別預測模型的訓練
0295-1類別預測模型概述.mp4
0305-2類別預測模型的實現原理.mp4
0315-3類別預測模型的種類.mp4
0325-4logistic回歸.mp4
0335-5神經網絡的基本原理.mp4
0345-6神經網絡的實現.mp4
0355-7樹模型的基本原理.mp4
0365-8樹模型的實現.mp4
0375-9隨機梯度下降分類.mp4

07-第6章聚類模型的訓練
0386-1聚類分析概述.mp4
0396-2聚類分析的種類.mp4
0406-3K均值聚類.mp4
0416-4birch聚類.mp4
0426-5DBSCAN聚類.mp4

08-第7章評估模型效果
0437-1類別預測模型的評價.mp4
0447-2分類模型評價:混淆矩陣.mp4
0457-3分類模型評價:準確率與召回率.mp4
0467-4分類模型評價:結果的匯總.mp4
0477-5分類模型評價:ROC曲線.mp4
0487-6回歸模型的評價.mp4
0497-7聚類模型的評價.mp4
0507-8將模型結果與隨即預測結果相比較.mp4

09-第8章數據的拆分
0518-1數據拆分方法概述.mp4
0528-2二分法的sklearn實現.mp4
0538-3交叉驗證的sklearn的實現1.mp4
0548-4交叉驗證的sklearn實現2.mp4

10-第9章模型參數優化
0559-1如何改進數據挖掘模型的效果.mp4
0569-2參數的網格搜索.mp4
0579-3參數的隨機搜索.mp4
0589-4驗證曲線.mp4
0599-5學習曲線.mp4

11-第10章模型集成
06010-1用模型集成改進效果的基本思路.mp4
06110-2投票分類器.mp4
06210-3模型集成的基本原理.mp4
06310-4Bagging方法的sklearn實現.mp4
06410-5隨機森林.mp4
06510-6adaboost方法.mp4
06610-7GBDT方法.mp4

12-回顧總結
067課後寄語.html


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