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数据挖掘竞赛-优胜解决方案实战 快手短视频用户活跃度分析 课程简介

数据挖掘竞赛-优胜解决方案实战
共81节 2128人在学 课程详情
课程目录
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  • 快手短视频用户活跃度分析

    • 课程简介
    • 任务目标与数据分析
    • 整体模型架构(数据代码下载---------->)
    • 构建用户特征序列
    • 序列特征提取方法
    • 生成特征汇总表
    • 标签制作
    • 网络训练模块
    • 得出最终模型结果
  • 工业化工生产预测

    • 数据任务概述
    • 数据异常检查
    • 时间特征提取
    • 各道工序特征构建
    • 准备训练数据
    • 训练xgboost模型
  • 智慧城市-道路通行时间预测

    • 数据与任务目标分析
    • 数据清洗与标签转换
    • 道路通行时间序列数据生成
    • 序列缺失补全方法
    • 基于回归与插值完成序列特征
    • 序列补全
    • 特征汇总
    • 建立回归模型进行预测
  • 特征工程建模可解释工具包

    • 模型解释方法与实践
    • 部分依赖图解释
    • 双变量分析
    • ShapValues指标分析
    • 疾病引起原因分析实战
    • 竞赛与目标分析
    • 特征对比分析方法
    • 结果对比分析
  • 医学糖尿病数据命名实体识别

    • 数据与任务介绍
    • 整体模型架构
    • 数据-标签-语料库处理
    • 输入样本填充补齐
    • 训练网络模型
    • 医疗数据集(糖尿病)实体识别
  • 贷款平台风控模型-特征工程

    • 竞赛任务目标
    • 图模型信息提取
    • 节点权重特征提取(PageRank)
    • deepwalk构建图顶点特征
    • 各项统计特征
    • app安装特征
    • 图中联系人特征
  • 新闻关键词抽取模型

    • 任务目标与数据集介绍
    • 数据清洗与预处理
    • 基本特征抽取
    • 文章与词向量分析
    • 权重划分
    • 候选词统计特征
    • textrank特征提取
    • 候选词相似度特征
    • 特征工程汇总
  • 数据特征常用构建方法

    • 基本数值特征
    • 常用特征构造手段
    • 时间特征处理
    • 文本特征处理
    • 构造文本向量
    • 词向量特征
    • 计算机眼中的图像
  • 用电敏感客户分类

    • 任务与解决框架概述
    • 特征工程分析与特征提取
    • 离散数据处理
    • 统计与文本特征
    • 文本特征构建
    • 构建低敏用户模型
    • 高敏模型概述
  • 机器学习项目实战模板

    • 任务概述
    • 处理流程与数据简介
    • 数据处理
    • 单变量绘图分析
    • 离群点剔除
    • 变量与结果的关系
    • 多变量展示
    • 多变量展示
    • dataleakage问题
    • 基础模型对比
    • 选择参数
    • 测试模型
    • 模型解释
    • 模型分析
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    数据科学-优胜解决方案实战课程以真实企业数据集与任务需求为背景,结合竞赛优胜解决方案,从实战角度出发,一步步讲解如何应用机器学习算法与数据挖掘技巧在实际问题中。课程全部章节内容皆为项目实战,每章带领大家从零开始完成一套解决方案分析与实际建模流程。选择当下最主流的Python语言及其工具包当做核心工具,整体风格通俗易懂,旨在用最接地气的方式带领同学们挑战数据科学领域实战项目。课程提供所有数据集,实战代码与说明文档。


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