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Python机器学习实战——进阶班

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Python机器学习实战——进阶班

第一阶段:Python实现线性判别分析

1.实现线性判别分析进行降维任务试听视频立即播放

2.求解得出降维结果试听视频立即播放

第二阶段:PCA主成分分析

1.PCA降维概述试听视频立即播放

2.PCA要优化的目标试听视频立即播放

3.PCA求解试听视频立即播放

第三阶段:EM算法

1.EM算法要解决的问题

2.隐变量问题

3.EM算法求解实例

4.Jensen不等式

第四阶段:GMM聚类实践

1.GMM实例解读

2.GMM聚类

第五阶段:推荐系统

1.推荐系统应用

2.推荐系统要完成的任务

3.相似度计算

4.基于用户的协调过滤

5.基于物品的协同过滤

6.隐语义模型

7.隐语义模型求解

8.模型评估标准

第六阶段:推荐系统实战

1.Surprise库与数据简介

2.Surprise库使用方法

3.得出推荐商品结果

第七阶段:线性支持向量机

1.支持向量机要解决的问题

2.距离与数据定义

3.目标函数

4.目标函数求解

5.SVM求解实例

6.支持向量的作用

第八阶段:SVM实践

1.sklearn求解支持向量机

2.SVM参数选择

3.软间隔问题

4.SVM核变换

第九阶段:时间序列ARIMA模型

1.数据平稳性与差分法

2.ARIMA模型知识

3.相关函数评估方法

4.建立ARIMA模型

5.参数选择

第十阶段:时间序列预测任务

1.Pandas生成时间序列

2.Pandas数据重采样

3.Pandas滑动窗口

4.股票预测案例

5.使用tsfresh库进行分类任务

6.维基百科词条EDA

第十一阶段:Xgboost提升算法和调参实例

1.Xgboost算法概述

2.Xgboost模型构造

3.Xgboost建模衡量标准

4.Xgboost安装基础

5.保险赔偿任务概述

6.Xgboost参数定义

7.基础模型定义

8.树结构对结果的影响

9.学习率余采样对结果的影响

第十二阶段:机器学习套路与Benchmark

1.HTTP检测任务与数据挖掘的核心

2.论文的重要程度

3.Benchmark概述

4.Benchmark的作用

第十三阶段:探索性数据分析-赛事数据集分析

1.数据背景介绍

2.数据读取与预处理

3.数据切分模块

4.缺失值可视化分析

5.特征可视化展示

6.多特征之间关系分析

7.报表可视化分析

8.红牌和肤色的关系

第十四阶段:探索性数据分析-农粮数据分析

1.数据背景介绍

2.数据切分模块

3.单变量分析

4.峰度与偏度

5.数据对数变换

6.数据分析维度

7.变量关系可视化展示

第十五阶段:泰坦尼克号获救预测

1.数据挖掘任务流程

2.数据介绍

3.Python兵器库介绍

4.sklearn库介绍

5.数据读取与统计分析

6.性别特征分析

7.船舱等级特征分析

8.缺失值问题

9.年龄特征缺失值填充与分析

10.登船地点特征分析

11.家庭特征分析

12.特征相关性

13.构建特征

14.机器学习算法概述

15.交叉验证

16.多种机器学习算法模型效果

17.集成模块

18.特征重要性衡量

19.总结与特征预处理

第十六阶段:用户画像

1.用户画像概述

2.如何建立用户画像

3.用户搜索数据介绍

4.任务概述与方案

5.构造词向量特征

6.构造输入特征

7.建立预测模型

第十七阶段:Kaggle数据科学

1.Kaggle数据科学调查介绍

2.基本情况可视化展示

3.工资情况

4.技能使用情况

5.数据集与平台

6.Python和R语言比较

7.调查总结

第十八阶段:京东购买预测

1.项目与数据介绍

2.数据挖掘流程

3.数据检查

4.构建用户特征表单

5.构建商品特征表单

6.数据探索概述

7.购买因素分析

8.特征工程

9.基本特征构造

10.行为特征

11.累积行为特征

第十九阶段:房价预测

1.房价预测任务概述

2.离散形数据

3.数据对数变换

4.缺失值处理与box-cox变换

5.模型预测


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