2017年最新python数据分析机器学习经典案例视频教程下载python数据分析与机器实战
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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随机森林特征重要忄生分析第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员工不同属忄生指标对结果的影响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2017年最新python数据分析(机器学习)经典案例视频教程部分截图展示：
