视频教程-Python数据分析与机器学习实战集锦-机器学习

Python数据分析与机器学习实战集锦

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数据分析与机器学习实战集锦-机器学习

学习有效期：永久观看

学习时长：900分钟

学习计划：15天

难度：中

 

「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数据分析与机器学习实战课程使用当下最主流的工具包结合真实数据集进行分析与建模任务，全程实战演练，旨在用最接地气的方式带领大家熟悉数据分析与建模常规套路与实战流程。针对具体任务，进行详细探索性分析与可视化展示，从中提取最有价值的数据特征并进行建模与评估分析，详细解读其中每一步流程，不放过一行代码。课程提供全部所需数据集，代码文件。

 

「课程学习目录」

第1章：Python实战关联规则

1.课程简介

2.关联规则概述

3.支持度与置信度

4.提升度的作用

5.Python实战关联规则

6.数据集制作方法

7.电影数据集题材关联分析（数据代码下载，需要PC登录---->点击）

第2章：爱彼迎数据集分析与建模

1.数据与任务分析

2.提取月份信息进行统计分析

3.房价随星期变化的可视化展示

4.房屋信息指标分析

5.提取房屋常见设施

6.房屋规格热度图分析

7.预处理与建模准备

8.随机森林与LightGBM

9.训练与评估

第3章：基于相似度的酒店推荐系统

1.数据与任务介绍

2.文本词频统计

3.ngram结果可视化展示

4.文本清洗

5.相似度计算

第4章：商品销售额回归分析

1.数据任务分析

2.特征工程制作

3.统计指标生成

4.特征信息提取

5.标签变换

6.输入数据制作

7.Xgboost训练模型

8.生成输出结果

第5章：绝地求生数据集探索分析与建模

1.数据与任务简介

2.数据问题探索与解决方案

3.剔除开挂数据

4.类别变量处理

5.绘图统计分析

6.热度图展示

7.随机森林建模

8.特征重要性

第6章：机器学习-模型解释方法实战

1.模型解释方法与实践

2.部分依赖图解释

3.双变量分析

4.ShapValues指标分析

5.疾病引起原因分析实战

第7章：自然语言处理必备工具包实战

1.Python字符串处理

2.正则表达式基本语法

3.正则常用符号

4.常用函数介绍

5.NLTK工具包简介

6.停用词过滤

7.词性标注

8.数据清洗实例

9.Spacy工具包

10.名字实体匹配

11.恐怖袭击分析

12.统计分析结果

13.结巴分词器

14.词云展示

第8章：NLP核心模型-word2vec

1.词向量模型通俗解释

2.模型整体框架

3.训练数据构建

4.CBOW与Skip-gram模型

5.负采样方案

第9章：文本特征处理方法对比

1.任务概述

2.词袋模型

3.词袋模型分析

4.TFIDF模型

5.word2vec词向量模型

6.深度学习模型

第10章：数据特征预处理

1.数据与任务介绍

2.数据分析与可视化展示

3.连续值离散化与可视化细节

4.加载数据坐标到实际地图中进行分析

5.特征相关性分析

6.缺失值填充

7.sklearn工具包预处理模块

8.离散属性特征处理

9.构建合适的特征

10.序列化执行预处理操作

11.完成所有预处理操作

12.构建回归模型

第11章：银行客户还款可能性预测

1.数据任务介绍及缺失值处理

2.EDA数据探索分析

3.特征展示分析

4.KDEPLOT展示

5.部分特征分析与可视化

6.数据检查与特征工程

7.多项式特征

8.自定义特征

9.逻辑回归模型

10.结果评估

11.算法对比选择

12.必杀神奇：lightgbm

第12章：图像特征聚类分析实践

1.数据与任务流程分析

2.图片数据导入

3.图像特征编码

4.数组保存与读取

5.得出聚类结果

6.聚类效果可视化展示

 

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「你可以收获什么？」

掌握数据分析实战必备技能

熟练使用机器学习算法进行建模

熟练使用Python工具包进行数据处理与分析

掌握数据挖掘常规方法与套路

 

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