2017年最新python数据分析与机器学习经典案例基于python35视频教程附完整配套资2017年最新python数据分析与机器学习经典案例基于python35视频教程附完整配套资料48课压缩
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课程介绍：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。课程目录：01.课程简介02.课程数据.代码下载03.使用anaconda搭建python环境04.kobe.bryan生涯数据读取与简介05.特征数据可视化展示06.数据预处理07.使用scikit-learn建立分类模型08.数据简介及面临的挑战09.数据不平衡问题解决方案10.逻辑回归进行分类预测11.使用阈值来衡量预测标准12.使用数据生成策略13.数据简介与特征化展示14.不同特征的分布规则15.决策树模型参数详解16.决策树中参数的选择17.将建立好决策树可视化展示出来18.船员数据分析19.数据预处理20.使用回归算法进行预测21.使用随机森林改进模型22.随机森林特征重要忄生分析23.级联模型原理24.数据预处理与热度图25.二阶段输入特征制作26.使用级联模型进行预测27.数据简介与特征预处理28.员工不同属忄生指标对结果的影响29.数据预处理30.构建预测模型31.基于聚类模型的分析32.tensorflow框架的安装33.神经网络模型概述34.使用tensorflow设定基本参数35.卷积神经网络模型36.构建完整的神经网络模型37.训练神经网络模型38.pca原理简介39.数据预处理40.协方差分析41.使用pca进行降维42.数据简介与故事背景43.基于词频的特征提取44.改进特征选择方法45.数据清洗46.数据预处理47.盈利方法和模型评估48.预测结果
