视频教程-Python数据挖掘实战-机器学习

Python数据挖掘实战

计算机博士，专注于机器学习与计算机视觉领域，深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验，实现过包括人脸识别，物体识别，关键点检测等多种应用的新算法。 参与多个国家级计算机视觉项目，多年数据领域培训经验，丰富的教学讲解经验，出品多套机器学习与深度学习系列课程，课程生动形象，风格通俗易懂。

唐宇迪

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视频教程-Python数据挖掘实战-机器学习

学习有效期：永久观看

学习时长：1150分钟

学习计划：20天

难度：高

 

「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」

讲师姓名：唐宇迪

高校教师 / 培训机构讲师

讲师介绍：计算机博士，专注于机器学习与计算机视觉领域，深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验，实现过包括人脸识别，物体识别，关键点检测等多种应用的新算法。 参与多个国家级计算机视觉项目，多年数据领域培训经验，丰富的教学讲解经验，出品多套机器学习与深度学习系列课程，课程生动形象，风格通俗易懂。

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Python数据挖掘技术系列视频培训教程基于真实数据集进行案例实战，使用Python数据科学库从数据预处理开始一步步进行数据建模。对于每个案例首先进行流程解读与数据分析，建立特征工程，详细解读其中每一步原理与应用。该课程共有十一大章节，88课时，从泰坦尼克号获救预测进行数据分析作为第一章节，后边依次是用户画像、Xgboost实战、京东用户购买意向预测、Kaggle数据科学调查、房价预测、论文与BenchMark的意义、Python实现音乐推荐系统、fbprophet时间序列预测、用电敏感客户分类、数据特征。

 

「课程学习目录」

第1章：泰坦尼克号获救预测

1.数据挖掘任务流程

2.数据介绍（数据代码下载--->）

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2章：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3章：Xgboost实战

1.Xgboost算法概述

2.Xgboost模型构造

3.Xgboost建模衡量标准

4.Xgboost安装

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.学习率与采样对结果的影响

第4章：京东购买意向预测

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

12.Xgboost模型

第5章：Kaggle数据科学调查

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哪家强

7.调查总结

第6章：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

第7章：论文与BenchMark的意义

1.1-HTTP检测任务与数据挖掘的核心

2.2-论文的重要程度

3.3-BenchMark概述

4.4-BenchMark的作用

第8章：Python实现音乐推荐系统

1.音乐推荐任务概述

2.数据集整合

3.基于物品的协同过滤

4.物品相似度计算与推荐

5.SVD矩阵分解

6.基于矩阵分解的音乐推荐

第9章：fbprophet时间序列预测

1.fbprophet股价预测任务概述

2.时间序列分析

3.fbprophet时间序列预测实例

4.亚马逊股价趋势

5.突变点调参

第10章：用电敏感客户分类

1.任务与解决框架概述

2.特征工程分析与特征提取

3.离散数据处理

4.统计与文本特征

5.文本特征构建

6.构建低敏用户模型

7.高敏模型概述

第11章：数据特征

1.基本数值特征

2.常用特征构造手段

3.时间特征处理

4.文本特征处理

5.构造文本向量

6.词向量特征

7.计算机眼中的图像

8.Python练习题

 

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