Python数据分析(机器学习)经典案例视频课程

课程目标: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。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,对于机器学习算法详解其应用场景和参数调节应对遇到的挑战。

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5分 共48课时,共8小时19分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

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。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,对于机器学习算法详解其应用场景和参数调节应对遇到的挑战。

适用人群

从事机器学习,数据分析,数据挖掘的同学们以及python使用者

课程简介

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。在每一个案例中,同学们可以快速掌握如何使用pandas进行数据的预处理和分析,使用matplotlib进行可视化的展示以及基于scikit-learn库的机器学习模型的建立。


第一章使用Python库分析处理Kobe Bryan职业生涯数据
6节58分钟
1-1课程简介 [免费试看]
03:01
1-2使用Anaconda搭建python环境 [免费试看]
13:10
1-3Kobe Bryan生涯数据读取与简介 [免费试看]
07:45
1-4特征数据可视化展示
11:41
1-5数据预处理
12:31
1-6使用scikit-learn建立分类模型
10:11
第二章信用卡欺诈行为检测
5节1小时7分钟
2-1数据简介及面临的挑战
10:55
2-2数据不平衡问题解决方案
13:13
2-3逻辑回归进行分类预测
15:26
2-4使用阈值来衡量预测标准
17:04
2-5使用数据生成策略
10:59
第三章鸢尾花数据集分析
5节47分钟
3-1数据简介与特征课时化展示
11:10
3-2不同特征的分布规则
06:32
3-3决策树模型参数详解
11:07
3-4决策树中参数的选择
09:27
3-5将建立好决策树可视化展示出来
08:47
第四章泰坦尼克号获救预测
5节57分钟
4-1船员数据分析
06:10
4-2数据预处理
13:36
4-3使用回归算法进行预测
14:30
4-4使用随机森林改进模型
12:56
讲师介绍
唐宇迪
讲师评分4.9分
同济大学硕士,华东理工大学博士,精通机器学习算法,主攻计算机视觉方向,著有《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》,线上选课学员30W+,累计开发课程50余门覆盖人工智能热门方向。联通,移动,中信等公司特邀企业培训导师,全国高校教师培训讲师,开展线下与直播培训百余场,具有丰富的授课经验。课程风格通俗易懂,擅长有最接地气的方式讲解复杂的算法问题。
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