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  • Python数据分析与机器学习项目实战

    Python数据分析与机器学习项目实战:http://dwz.date/ckS4

    作者介绍

    作者Toby:持牌照消费金融模型专家,和中科院,中科大教授保持长期项目合作;和同盾,聚信立等外部数据源公司有项目对接。熟悉消费金融场景业务,线上线下业务,包括现金贷,商品贷,医美,反欺诈,汽车金融等等。模型项目200+,擅长Python机器学习建模,对于变量筛选,衍生变量构造,变量缺失率高,正负样本不平衡,共线性高,多算法比较,调参等疑难问题有良好解决方法。

    (原创课程,版权所有,项目合作QQ:231469242,微信公众号:pythonEducation)

    课程介绍

    Python数据分析与机器学习项目实战微专业课包含《Python入门经典(2K超清)》,《呆瓜半小时入门python数据分析》,《金融现金贷用户数据分析和画像》,《python信用评分卡建模(附代码)》,《python机器学习-乳腺癌细胞挖掘》五套课程系列,超过300节课,录制时间超过3年,定期更新。这套微专业课程带你脱离传统教育,告别市场上万元天价培训课程,体验真实职场实战项目,Follow me!

    美国总统曾坦言数据是新时代的石油资源。本课带你轻松玩转数据分析与机器学习经典算法。使用最主流编程语言Python及其分析与建模库基于真实项目数据演示如何解决实际问题。

    《Python入门经典(2K超清)》:寻寻渐进讲解python入门基础语法知识,附职业规划指导,视频2k超清分辨率,加入我们吧!

    《呆瓜半小时入门python数据分析》:讲解python数据分析知识,包括pandas,sqlite3,lambda,sqlite browser等知识点,实战cov-2019新冠病毒数据预测

    《金融现金贷用户数据分析和画像》:专业角度讲解python金融信贷数据分析和用户画像,挖掘美国2018年再次已出现经济系统危机迹象

    《python信用评分卡建模(附代码)》:360度讲解python信用评分卡构建流程,附代码和老师答疑。弥补网上信息参差不齐短板

    《python机器学习-乳腺癌细胞挖掘》:360度讲解python机器学习挖掘乳腺癌数据流程,附代码和老师答疑,供研究生,博士生论文参考

     

    课程特点
    1.配套多个实战项目数据和python脚本,脚本已经编译好,学员只需要跟着视频实操

    2.讲清楚理论依据,让学员知其然知其所以然

    3.视频定期更新

    4.视频用专业显卡录制,支持2K超清分辨率,让学员看得清每一行代码

    课程目录

    《Python入门经典(2K超清)》

    章节1前言
    课时1我的所有教学课程系列介绍
    课时2如何联系作者和访问我的主页
    课时3欢迎项目合作
    课时4大多数学校不会告诉你,我们为何要编程?
    章节2python杰出应用
    课时5python介绍和综合应用
    课时6python知名GitHub项目介绍(包含图像识别,算法,区域链)
    课时7哪些大公司在用python?(谷歌,IBM,Firefox)
    章节3Python环境搭建
    课时8python官网
    课时9Anaconda下载和安装
    课时10canopy下载和安装
    课时11python安装第三方包:pip和conda install
    课时12Python非官方扩展包下载地址
    章节4Python教学资源收集-菜鸟入门的兵工厂
    课时13Python书籍推荐
    课时14机器学习数据库介绍
    课时15Python数据科学常用的包
    课时16Python网络教学资源推荐
    课时17机器学习入门经典_43课免费视频教程介绍
    课时18如何运用公开资料学习python(GitHub,kaggle,stackoverflow.)
    章节5Python基础知识(上)
    课时19文件基本操作
    课时20变量_表达式_运算符_值
    课时21字符串string
    课时22列表list
    课时23程序基本构架(条件,循环)
    课时24数据类型_函数_面向对象编程
    课时25python2和3区别_编码基础
    课时26编程技巧和学习方法
    课时27玩个Python小游戏-植物大战僵尸
    课时28python数据科学入门概述
    课时29python在数据社区兴起
    章节6异常值处理
    课时30python异常处理
    章节7python半小时数据分析入门
    课时31python半小时数据分析入门概述
    课时32sqlite3和sqlitebrowser-新手半小时快速入门之路
    课时33sqlite browser下载
    课时34sqlite3创建删除表格和插入数据
    课时35sqlite3插入多条数据
    课时36sqlite3可视化绘图数据
    课时37sqlite3更新和删除数
    课时38数据分析提升fellow me
    章节8python oop面向对象编程
    课时39python面向对象编程1_类和实例
    课时40python面向对象2_实例属性可以与众不同
    课时41python面向对象3_self代表实例本身
    课时42python面向对象编程4_init()初始化方法
    课时43python面向对象5_属性和方法区别
    课时44python面向对象6_函数和方法区别
    课时45python面向对象7_类变量
    课时46python面向对象8_父类和子类
    课时47python面向对象9_私有变量
    课时48python面向对象编程10_魔法函数__str__和__repr__
    课时49python面向对象11运算符重载
    章节9Python GUI编程(Tkinter)
    课时50tkinter入门讲解
    章节10Python SMTP发送邮件
    课时51Python SMTP自动发送邮件
    章节11python多线程
    课时52多线程1_多线程基本概念
    课时53多线程2_创建一条最简单线程
    课时54多线程3_arg传参
    课时55多线程4_join函数
    课时56多线程5_Queue保存计算结果
    课时57多线程6_爬虫多线程抓某网站图片
    课时58多线程7_GIL全局解释器锁
    章节12就业指导
    课时59还在找中介吗?手把手教你海外留学申请
    课时60择业选择-比公务员更好的金饭碗
    课时61孙子兵法-不变应万变的秘密
    课时62技术团队的领导艺术
    课时63如何用python赚钱?
    课时64如何找到想要工作?
    课时65性格决定命运,李嘉诚告诉你成功秘密
    课时66罗素谈论智慧和道德

    《呆瓜半小时入门python数据分析》

    章节1前言
    课时1呆瓜半小时入门python数据分析课程介绍
    课时2我的所有系列课程介绍
    课时3如何联系作者和访问我的主页
    课时4欢迎项目合作
    章节2python编程环境搭建
    课时5python基础免费学习地址
    课时6Anaconda下载安装
    课时7canopy下载安装
    课时8python第三方包安装(pip和conda install)
    课时9python非官方包下载地址
    课时10为什么使用jupyter notebook及如何安装
    课时11jupyter基本文本编辑操作
    课时12jupyter notebook打开指定文件夹内容
    章节3python编程基础
    课时13python官网
    课时14Python文件基本操作
    课时15变量_表达式_运算符_值
    课时16字符串string
    课时17列表list
    课时18程序的基本构架(条件,循环)
    课时19数据类型_函数_面向对象编程
    课时20python2和3区别
    课时21编程技巧和学习方法
    章节4pandas基础概述
    课时22pandas对Excel数据操作概述
    课时23pandas astype数据类型强制转换
    课时24pandas.DataFrame.astype数据类型转换
    课时25pandas rename更改字段名
    课时26pd.ExcelWriter保存结果到已存在的excel文件中
    课时27pd.ExcelWriter(to_excel)保存结果到已存在的excel文件中
    章节5pandas 筛选数据
    课时28pandas loc筛选连续变量
    课时29pandas filter筛选指定变量
    课时30pandas sample随机抽样数据
    课时31pandas条件筛选数据(单条件或多条件)
    章节6pandas链接多个表格数据
    课时32concat()函数连接多个dataframe
    课时33concat()函数连接多个dataframe
    课时34merge函数链接两个表格数据(类似vloopup)
    章节7pandas绘图
    课时35plot.hist绘制直方图_变量频率分析
    章节8pandas空缺值处理
    课时36df.fillna填充缺失数据
    课时37df.fillna填充缺失数据
    课时38dropna删除空缺值
    课时39dropna删除空缺值
    章节9lendingclub金融现金贷用户数据分析画像实战
    课时40描述性统计-知己知彼百战百胜
    课时41好坏客户占比严重失衡
    课时42不要用相关性分析杀人
    课时43变量相关性分析-你不知道的秘密
    课时44贷款金额和趋势分析-2018年Q4信贷略有缩紧
    课时45产品周期分析-看来lendingclub是短周期借贷平台
    课时46用户工龄分析-10年工龄用户最多
    课时47年收入分析-很多美国人年薪5万美金左右
    课时48住房情况与贷款等级-原来美国大部分都是房奴
    课时49贷款人收入水平_贷款等级_收入核实多因子分析
    课时50贷款用途-美国金融危机浮出水面
    章节10str字符串处理
    课时51str.replace替换变量名的字符串
    课时52str.replace替换变量名的字符串
    章节11lambda匿名函数
    课时53lambda1_构建一元一次函数和一元二次函数
    课时54lambda2_构建几何平均数和调和平均数函数
    课时55lambda3_邮件名文本输入规范
    课时56lambda4_sort排序应用
    课时57lambda5_filter函数筛选奇数或偶数
    课时58lambda6_和map函数实现批处理
    课时59lambda7_与if语句连用实现条件判断
    课时60lambda8_datetime数据结构连用获取年月日
    课时61本章节lambda脚本
    课时62map函数_实现批量计算
    课时63filter筛选大于平均值的数据
    课时64reduce函数实现递归计算
    章节12python正则表达式
    课时65python正则表达式简介
    章节13python json
    课时66python解析json数据
    章节14sqlite3呆瓜半小时快速入门数据分析
    课时67sqlite3和sqlitebrowser-新手半小时快速入门之路
    课时68sqlite browser下载
    课时69sqlite3创建删除表格和插入数
    课时70sqlite3插入多条数据
    课时71sqlite3可视化绘图数据
    课时72sqlite3更新和删除数
    课时73数据分析提升fellow me
    章节15SQL语法基础
    课时74SQL学习网站介绍_练习脚本下载
    课时75SQL语法概述
    课时76select取数和随机抽样
    课时77select distinct语法_筛选不重复数据
    课时78where and or筛选条件
    课时79order by排序0
    课时80left join on连接两个表格数据
    课时81SQL复合语句
    课时82select as让代码更简洁
    课时83create_drop table创建或删除表格
    课时84lateral view json_tuple函数解析json数据
    课时85lateral view json_tuple函数解析嵌套json数据
    课时86get_json_object获取json的信息
    课时87get_json_object穿透嵌套json的信息0
    课时88lateralView json_tuple get_json_object三个函数穿透嵌套json
    课时89substr截取想要信息
    课时90regexp_replace正则解析式函数
    课时91sql数据分析经验总结
    课时92like pattern缩小取数范围
    章节16SQL统计函数
    课时93count计数函数
    课时94avg()求平均值函数
    课时95SQL sum求和函数
    课时96group by实现分类统计
    课时97SQL max和min求最大值和最小值函数
    章节17excel数据分析
    课时98vlookup
    课时99透视表
    课时100excel多条件筛选数据
    章节18XML存储数据的常用语言
    课时101XML概述
    课时102XML树结构
    课时103XML元素
    课时104XML属性
    章节19附录
    课时105Pandas数据分析半小时英文快速介绍
    课时106pandas创始人亲自英语授课_3小时20分钟

    《金融现金贷用户数据分析和画像》

    章节1python编程环境搭建
    课时1.金融现金贷用户数据分析和画像_介绍视频
    课时2.Anaconda快速入门指南
    课时3.Anaconda下载安装
    课时4.python第三方包安装(pip和conda install)
    章节2金融现金贷用户数据分析和画像
    课时5.描述性统计-知己知彼百战百胜
    课时6.好坏客户占比严重失衡
    课时7不要用相关性分析杀人
    课时8变量相关性分析-你不知道的秘密
    课时9贷款金额和趋势分析-2018年Q4信贷略有缩紧
    课时10产品周期分析-看来lendingclub是短周期借贷平台
    课时11用户工龄分析-10年工龄用户最多
    课时12年收入分析-很多美国人年薪5万美金左右
    课时13住房情况与贷款等级-原来美国大部分都是房奴
    课时14贷款人收入水平_贷款等级_收入核实多因子分析
    课时15贷款用途-美国金融危机浮出水面

    《python信用评分卡建模(附代码)》

    章节1前言
    章节1Python环境搭建
    课时1 建评分卡模型,python,R,SAS谁最好?
    课时2 Anaconda快速入门指南
    课时3 Anaconda下载和安装
    课时4 canopy下载和安装
    课时5 Anaconda Navigato导航器
    课时6 python安装第三方包:pip和conda install
    课时7 Python非官方扩展包下载地址
    课时8 Anaconda安装不同版本python
    课时9 jupyter1_为什么使用jupyter notebook?
    课时10 jupyter2_jupyter基本文本编辑操作
    课时11 如何用jupyter notebook打开指定文件夹内容?
    课时12 jupyter4_jupyter转换PPT实操
    课时13 jupyter notebook用matplotlib不显示图片解决方案

    章节2 python编程基础知识
    课时14 Python文件基本操作
    课时15 变量_表达式_运算符_值
    课时16 字符串string
    课时17 列表list
    课时18 程序的基本构架(条件,循环)
    课时19 数据类型_函数_面向对象编程
    课时20 python2和3的区别
    课时21 编程技巧和学习方法

    章节3 python机器学习基础
    课时22 UCI机器学习常用数据库介绍
    课时23 机器学习书籍推荐
    课时24 如何选择算法
    课时25 机器学习语法速查表
    课时26 python数据科学常用的库
    课时27 python数据科学入门介绍(选修)

    章节4 德国信用评分数据下载和介绍
    课时28 35德国信用评分数据下载和介绍

    章节5信用评分卡开发流程(上)
    课时29 评分卡开发流程概述
    课时30 第一步:数据收集
    课时31 第二步:数据准备
    课时32 变量可视化分析
    课时33 样本量需要多少?
    课时34 坏客户定义
    课时35 第三步:变量筛选
    课时36 变量重要性评估_iv和信息增益混合方法
    课时37 衍生变量05:01
    课时38 第四步:变量分箱01:38

    章节6信用评分卡开发流程(下)
    课时39 第五步:建立逻辑回归模型
    课时40 odds赔率
    课时41 woe计算
    课时42 变量系数
    课时43 A和B计算
    课时44 Excel手动计算坏客户概率
    课时45 Python脚本计算坏客户概率
    课时46 客户评分
    课时47 评分卡诞生-变量分数计算
    课时48 拒绝演绎reject inference
    课时49 第六步:模型验证
    课时50 第七步:模型部署
    课时51 常见模型部署问题

    章节7 Python信用评分卡-逻辑回归脚本
    课时52 Python信用评分卡脚本运行演示
    课时53 描述性统计脚本_缺失率和共线性分析
    课时54 woe脚本(kmean分箱)
    课时55 iv计算独家脚本
    课时56 Excel手动推导变量woe和iv值
    课时57 评分卡脚本1(sklearn)
    课时58 评分卡脚本2(statsmodel)
    课时59 生成评分卡脚本
    课时60 模型验证脚本

    章节8PSI(population stability index)稳定指标
    课时61 拿破仑远征欧洲失败/华尔街股灾真凶-PSI模型稳定指标揭秘
    课时62 excel推导PSI的计算公式
    课时63 PSI计算公式原理_独家秘密
    课时64 PSI的python脚本讲解

    章节9难点1_坏客户定义
    课时65 坏客户定义错误,全盘皆输
    课时66 不同场景坏客户定义不一样,坏客户定义具有反复性
    课时67 坏客户占比不能太低
    课时68 vintage源于葡萄酒酿造
    课时69 vintage用于授信策略优化

    章节10难点2_woe分箱
    课时70 ln对数函数
    课时71 excel手动计算woe值
    课时72 python计算woe脚本
    课时73 Iv计算推导
    课时74 woe正负符号意义
    课时75 WOE计算就这么简单?你想多了
    课时76 Kmean算法原理
    课时77 python kmean实现粗分箱脚本
    课时78 自动化比较变量不同分箱的iv值
    课时79 woe分箱第三方包脚本

    章节11难点3_逻辑回归是最佳算法吗?
    课时80 逻辑回归是最优算法吗?No
    课时81 xgboost_支持脚本下载
    课时82 随机森林randomForest_支持脚本下载
    课时83 支持向量SVM_支持脚本下载
    课时84 神经网络neural network_支持脚本下载
    课时85 多算法比较重要性_模型竞赛,百万奖金任你拿

    章节12难点4_变量缺失数据处理
    课时86 imputer-缺失数据处理
    课时87 xgboost简单处理缺失数据
    课时88 catboost处理缺失数据最简单

    章节13难点5.模型验证
    课时89 模型需要验证码?
    课时90 商业银行资本管理办法(试行)
    课时91 模型验证_信用风险内部评级体系监管要求
    课时92 模型验证主要指标概述
    课时93 交叉验证cross validation
    课时94 groupby分类统计函数
    课时95 KS_模型区分能力指标
    课时96 混淆矩阵(accuracy,precision,recall,f1 score)

    章节14难点6.逻辑回归调参
    课时97 菜鸟也能轻松调参
    课时98 调参1_Penalty正则化选择参数
    课时99 调参2_classWeight类别权重
    课时100 调参3_solver优化算法选择参数
    课时101 调参4_n_jobs
    课时102 L-BFGS算法演化历史
    课时103 次要参数一览

    章节16 风控管理和诈骗中介(选修)
    课时104 网络信贷发展史
    课时105 诈骗中介
    课时106 风控管理
    课时107 告别套路贷,高利贷,选择正确贷款方式

    章节17 2018-2019消费金融市场行情
    课时108 揭秘:近年消费金融火爆发展根本原因
    课时109 持牌照消费金融公司盈利排行榜
    课时110 消费金融,风控技术是瓶颈
    课时111 谁能笑到最后:2018-2019消费金融公司注册资本
    课时112 萝卜加大棒:中央政策监管趋势独家预测
    课时113 信用是金融交易的基石_P2P倒闭潮秘密

    章节18 2018-2019年全球宏观经济
    课时114 专家不会告诉你的秘密:美元和黄金真实关系
    课时115 宏观经济主要指标:债务率和失业率
    课时116 2019年中国宏观经济分析_赠人民银行发布2018n年中国金融稳定报告
    课时117 2019年G20国家宏观经济信息汇总_供下载
    课时118 全球系统金融风险
    课时119 基尼系数_贫富差异指标
    课时120 GDP_利率_通货膨胀
    课时121 失业率_债务率
    课时122 贸易差额_中美贸易战根本原因
    课时123 信用评级_阿根廷金融危机独家解读

    《python风控建模实战lendingClub》

    章节1 python编程环境搭建
    课时1风控建模语言,python,R,SAS优劣对比
    课时2Anaconda快速入门指南
    课时3Anaconda下载安装
    课时4canopy下载和安装
    课时5Anaconda Navigator导航器05:38
    课时6python第三方包安装(pip和conda install)
    课时7Python非官方扩展包下载地址
    课时8Anaconda安装不同版本python
    课时9为什么使用jupyter notebook及如何安装
    课时10如何用jupyter notebook打开指定文件夹内容?
    课时11jupyter基本文本编辑操作
    课时12jupyter生成在线PPT汇报文档
    课时13jupyter notebook用matplotlib不显示图片解决方案

    章节2 python编程基础
    课时14Python文件基本操作
    课时15python官网
    课时16变量_表达式_运算符_值
    课时17字符串string
    课时18列表list
    课时19程序的基本构架(条件,循环)
    课时20数据类型_函数_面向对象编程
    课时21python2和3区别
    课时22编程技巧和学习方法

    章节3 python机器学习基础知识
    课时23UCI机器学习数据库介绍
    课时24机器学习书籍推荐
    课时25如何选择算法
    课时26sklearn机器学习算法速查表
    课时27python数据科学常用的库
    课时28python数据科学入门介绍(选修)

    章节4 lendingClub业务介绍(P2P鼻祖)
    课时29lendingClub业务简介
    课时30lendingclub债务危机及深层次时代背景
    课时31lendingClub官网数据下载(或本集参考资料下载)

    章节5catboost基础介绍
    课时32catboost基础知识讲解-比xgboost更优算法登场
    课时33catboost官网介绍

    章节6 lengding Club实战_catboost分类器模型
    课时34数据清洗和首次变量筛选
    课时35catboost第三方包下载和安装
    课时36import导入建模的包
    课时37读取数据和描述性统计
    课时38train,test训练和测试数据划分
    课时39fit训练模型
    课时40模型验证概述
    课时41树模型需要相关性检验吗?
    课时42交叉验证cross validation
    课时43混淆矩阵理论概述,accuracy,sensitivity,precision,F1分数
    课时44混淆矩阵python脚本实现
    课时45计算模型ks(Kolmogorov-Smirnoff)
    课时46catboost1_建模脚本连贯讲解
    课时47catboost2_第二次变量筛选
    课时48catboost3_分类变量cat_features使用

    章节7KS(Kolmogorov–Smirnov)模型区分能力指标
    课时49KS简介
    课时50step1获取模型分
    课时51step2_计算ks_方法1
    课时52step3_计算ks_方法2
    课时53step4_计算ks_excel推理
    课时54step5_绘制KS图
    课时55step6_KS评估函数
    课时56step7_KS脚本汇总_分治算法
    课时57step8_KS缺陷

    章节8AUC(Area Under Curve)模型区分能力指标
    课时58excel绘制ROC曲
    课时59python计算AUC很简单
    课时60python轻松绘制ROC曲线
    课时61AUC评估函数_AUC多大才算好?
    课时62Gini基尼系数基本概念和AUC关系

    章节9pickle保存模型
    课时63pickle保存和导入模型包_避免重复训练模型时间

    章节10PSI模型稳定性评估指标(上)
    课时64拿破仑和希特勒征服欧洲为何失败?数学PSI指标揭露历史真相
    课时65excel手把手教你推导PSI的计算公式
    课时66PSI计算公式奥义
    课时67PSI的python脚本讲解

    章节11PSI模型稳定性评估指标(下)
    课时68step1.筛选lendingClub2018年Q3和Q4数据
    课时69step2_计算train,test,oot模型分
    课时70step3.计算Q3和Q4模型分PSI

    章节12模型维度与边际效应
    课时71边际效应基本概念
    课时72模型维度与边际效应,变量越多越好吗?
    课时73降维实操,结果让人吃惊!
    课时74模型变量数量越多,区分能力(ks)越高吗?

    章节13catboost分类变量处理
    课时75 One-hot encoding热编码
    课时76 cat_features分类变量处理(数值型)1
    课时77 cat_features分类变量处理(字符串类型)
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    章节14catboost调参
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    课时83树深度depth(max_depth)
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    章节15多算法比较
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    章节16消费者信用评分实战_回归模型
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    《python机器学习-乳腺癌细胞挖掘》 

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