Udemy線上課程 Python大數據分析與機器學習商業案例實戰 建立者:三節課 sanjieke 影音教學 中文發音 中文版(DVD版)
Udemy線上課程Python大數據分析與機器學習商業案例實戰建立者:三節課sanjieke影音教學中文發音中文版(DVD版)內容說明:
本課程是《Python金融大數據挖掘與分析》系列課的第8版塊(番外篇)，機器學習是人工智能的基石，這一版塊將主要講解機器學習的基礎知識點，包括線性迴歸模型、邏輯迴歸模型與決策樹模型，並通過客戶價值迴歸預測模型，客戶流失預警模型，客戶違約預測模型等實際商業案例來鞏固相關知識點?

課程內容:
01-介紹
001課程介紹.html
002講師介紹.html
003課程大綱.html

02-線性回歸模型
001一元線性回歸的數學原理(了解).mp4
002一元線性回歸模型的代碼實現(重要).mp4
003案例實戰收入增長模型.mp4
004線性回歸模型的模型評估.mp4

03-邏輯回歸模型
001邏輯回歸的數學原理(了解).mp4
002邏輯回歸的代碼實現.mp4
003邏輯回歸模型的深入理解.mp4
004案例實戰-股票客戶流失預警模型.mp4
005ROC曲線的含義.mp4
006混淆矩陣的Python實現final.mp4
007案例實戰-評估流失預警模型的ROC曲線與AUC值.mp4
008KS曲線與KS值.mp4

04-決策樹模型
001決策樹模型簡介.mp4
002決策樹的數學原理1-基尼系數.mp4
003決策樹的數學原理2-(了解即可).mp4
004分類決策樹模型的簡單代碼實現.mp4
005回歸決策樹數學原理和簡單代碼實現.mp4
006案例實戰員工離職預測模型搭建與評估.mp4
007特征重要性評價方法.mp4
008決策樹模型可視化(了解).mp4
009決策樹模型深入理解.mp4
010參數調優基礎-K折交叉驗證.mp4
011參數調優實戰-GridSearch單參數調優.mp4
012參數調優實戰-GridSearch多參數調優.mp4

05-樸素貝葉斯模型(了解)
001素貝葉斯模型的基本原理(了解).mp4
002樸素貝葉斯模型的進階原理與簡單代碼演示.mp4
003案例實戰-腫瘤預測模型.mp4
004基于樸素貝葉斯算法的信貸違約預測模型.mp4

06-K近鄰算法(了解)
001K近鄰算法基本原理與簡單代碼實現!(了解).mp4
002數據預處理之數據歸一化.mp4
003案例實戰手寫數字識別模型原理.mp4
004案例實戰手寫數字識別模型搭建.mp4
005補充知識點圖像識別原理詳解.mp4
006基于K近鄰算法的信貸違約預測模型.mp4

07-隨機森林模型
001集成學習模型初步介紹-Bagging和Boosting算法.mp4
002隨機森林模型的基本原理.mp4
003隨機森林模型的簡單代碼實現.mp4
004量化金融-Tushare注冊與使用.mp4
005量化金融-Tushare庫的基礎使用.mp4
006量化金融-Talib庫生成RSI與MOM指標.mp4
007量化金融-Talib庫生成EMA指標.mp4
008量化金融-Talib庫生成MACD指標.mp4
009量化金融-股票價格漲跌預測模型搭建.mp4
010量化金融-隨機森林模型調參.mp4
011量化金融-股票價格漲跌預測模型評估.mp4
012量化金融-收益回測曲線繪制(上).mp4
013量化金融-收益回測曲線繪制(下).mp4

08-Adaboost模型和GBDT模型
001Adaboost模型（1）.mp4
002Adaboost模型（2）.mp4
003Adaboost模型（3）.mp4
004Adaboost模型（4）.mp4
005Adaboost模型（5）.mp4
006GBDT模型（1）.mp4
007GBDT模型（2）.mp4
008GBDT模型（3）.mp4
009GBDT模型（4）.mp4
010GBDT模型（5）.mp4
011GBDT模型（6）.mp4

09-XGBoost模型和LightGBM模型
001XGBoost模型（1）.mp4
002XGBoost模型（2）.mp4
003XGBoost模型（3）.mp4
004XGBoost模型（4）.mp4
005XGBoost模型（5）.mp4
006XGBoost模型（6）.mp4
007XGBoost模型（7）.mp4
008LightGBM模型（1）.mp4
009LightGBM模型（2）.mp4
010LightGBM模型（3）.mp4
011LightGBM模型（4）.mp4
012LightGBM模型（5）.mp4

10-特征工程(重要)
001特征工程之數據預處理(基礎)（1）.mp4
002特征工程之數據預處理(基礎)（2）.mp4
003特征工程之數據預處理(基礎)（3）.mp4
004特征工程之數據預處理(基礎)（4）.mp4
005特征工程之數據預處理(基礎)（5）.mp4
006特征工程之數據預處理(基礎)（6）.mp4
007特征工程之數據預處理(進階）（1）.mp4
008特征工程之數據預處理(進階）（2）.mp4
009特征工程之數據預處理(進階）（3）.mp4
010特征工程之數據預處理(進階）（4）.mp4
011特征工程之數據預處理(進階）（5）.mp4
012特征工程之數據預處理(進階）（6）.mp4
013特征工程之數據預處理(進階）（7）.mp4
014特征工程之數據預處理(進階）（8）.mp4
015特征工程之數據預處理(進階）（9）.mp4
016特征工程之數據預處理(進階）（10）.mp4
017特征工程之數據預處理(進階）（11）.mp4
018特征工程之特征衍生（1）.mp4
019特征工程之特征衍生（2）.mp4
020特征工程之特征衍生（3）.mp4
021特征工程之特征衍生（4）.mp4
022特征工程之特征衍生（5）.mp4
023特征工程之特征衍生（6）.mp4
024特征工程之特征衍生（7）.mp4
025特征工程之特征衍生（8）.mp4
026特征工程之特征衍生（9）.mp4

11-PCA主成分分析(數據降維)
001數據降維之PCA主成分分析原理介紹.mp4
002PCA主成分分析Pthon代碼實現.mp4
003刷臉支付背後的奧秘-人臉識別模型背景與數據讀取.mp4
004人臉內容數值化處理(上)-特征變量提取.mp4
005人臉內容數值化處理(下)-目標變量提取.mp4
006人臉識別模型的搭建與使用.mp4
007補充知識點人臉識別外部接口調用.mp4
008(下章劇透)PCA主成分分析在新聞聚類模型中的使用.mp4

12-數據聚類與分群
001Kmeans算法的原理介紹.mp4
002Kmeans算法的簡單代碼實現.mp4
003案例實戰-銀行客戶分群模型(精準營銷模型).mp4
004DBSCAN算法的原理介紹與演示.mp4
005DBSCAN算法的簡單代碼實現.mp4
006案例實戰-新聞聚類分群模型背景.mp4
007中文分詞案例實戰.mp4
008文本向量化-中文轉為詞頻矩陣.mp4
009新聞聚類模型搭建與使用(初步).mp4
010新聞聚類模型優化(余弦相似度優化).mp4
011補充知識點大數據分詞與百度新聞爬蟲.mp4

13-智能推薦算法
001智能推薦系統的基礎-協同過濾算法.mp4
002相似度計算的三種常見方法.mp4
003智能推薦系統搭建1-數據處理.mp4
004智能推薦習題搭建2-模型搭建.mp4

14-關聯規則分析
001關聯分析的基本概念.mp4
002Apriori算法的數學演示.mp4
003Apriori算法的代碼實現.mp4
004Apriori算法的另一種代碼實現方法(了解即可).mp4
005綜合案例-金融產品交叉銷售(智能營銷).mp4

15-神經網絡模型
001神經網絡模型基本原理.mp4
002神經網絡模型簡單代碼實現.mp4
003案例實戰-用戶評論情感分析模型.mp4

16-課程回顧
001課後寄語.html


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