從事機(jī)器學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)挖掘的同學(xué)們以及python使用者?選擇經(jīng)典案例基于真實(shí)數(shù)據(jù)集，從數(shù)據(jù)預(yù)處理開始到建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型以及效果評(píng)估，完整的講解如何使用python及其常用庫進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析和模型的建立。對(duì)于每一個(gè)面對(duì)的挑戰(zhàn)，分析解決問題思路以及如何構(gòu)造合適的模型并且給出合適評(píng)估方法。在每一個(gè)案例中，同學(xué)們可以快速掌握如何使用pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理和分析，使用matplotlib進(jìn)行可視化的展示以及基于scikit-learn庫的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的建立

課時(shí)01.課程簡(jiǎn)介

課時(shí)02.課程數(shù)據(jù)，代碼下載

課時(shí)03.使用Anaconda搭建python環(huán)境

課時(shí)04.Kobe.Bryan生涯數(shù)據(jù)讀取與簡(jiǎn)介

課時(shí)05.特征數(shù)據(jù)可視化展示

課時(shí)06.數(shù)據(jù)預(yù)處理

課時(shí)07.使用scikit-learn建立分類模型

課時(shí)08.數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介及面臨的挑戰(zhàn)

課時(shí)09.數(shù)據(jù)不平衡問題解決方案

課時(shí)10.邏輯回歸進(jìn)行分類預(yù)測(cè)

課時(shí)11.使用閾值來衡量預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)

課時(shí)12.使用數(shù)據(jù)生成策略

課時(shí)13.數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介與特征課時(shí)化展示

課時(shí)14.不同特征的分布規(guī)則

課時(shí)15.決策樹模型參數(shù)詳解

課時(shí)16.決策樹中參數(shù)的選擇

課時(shí)17.將建立好決策樹可視化展示出來

課時(shí)18.船員數(shù)據(jù)分析

課時(shí)19.數(shù)據(jù)預(yù)處理

課時(shí)20.使用回歸算法進(jìn)行預(yù)測(cè)

課時(shí)21.使用隨機(jī)森林改進(jìn)模型

課時(shí)22.隨機(jī)森林特征重要性分析

課時(shí)23.級(jí)聯(lián)模型原理

課時(shí)24.數(shù)據(jù)預(yù)處理與熱度圖

課時(shí)25.二階段輸入特征制作

課時(shí)26.使用級(jí)聯(lián)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)

課時(shí)27.數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介與特征預(yù)處理

課時(shí)28.員工不同屬性指標(biāo)對(duì)結(jié)果的影響

課時(shí)29.數(shù)據(jù)預(yù)處理

課時(shí)30.構(gòu)建預(yù)測(cè)模型

課時(shí)31.基于聚類模型的分析

課時(shí)32.tensorflow框架的安裝

課時(shí)33.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型概述

課時(shí)34.使用tensorflow設(shè)定基本參數(shù)

課時(shí)35.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

課時(shí)36.構(gòu)建完整的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

課時(shí)37.訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

課時(shí)38.PCA原理簡(jiǎn)介

課時(shí)39.數(shù)據(jù)預(yù)處理

課時(shí)40.協(xié)方差分析

課時(shí)41.使用PCA進(jìn)行降維

課時(shí)42.數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介與故事背景

課時(shí)43.基于詞頻的特征提取

課時(shí)44.改進(jìn)特征選擇方法

課時(shí)45.數(shù)據(jù)清洗

課時(shí)46.數(shù)據(jù)預(yù)處理

課時(shí)47.盈利方法和模型評(píng)估

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python用于数据分析的案例_Python数据分析经典案例的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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