【数据分析实战训练营】机器学习模型及应用

【数据分析实战训练营】机器学习模型及应用
共16节 412人在学 课程详情
  • 机器学习模型应用

    • 机器学习应用流程——以线性回归为例
    • 线性回归的sklearn实现
    • Logistic回归基本原理
    • Logistic回归的sklearn实现
    • 欠拟合和过拟合现象
    • 欠拟合和过拟合的解决方法
    • 决策树基础
    • 集成学习基本原理
    • 树模型的sklearn实现
    • 分类模型评价指标说明
    • 交叉验证
    • 超参搜索方法
    • 案例:客户信贷违约预测——数据探索
    • 案例:客户信贷违约预测——特征工程
    • 案例:客户信贷违约预测——Baseline模型
    • 案例:客户信贷违约预测——LightGBM模型超参调优

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    课时介绍

    案例:客户信贷违约预测——LightGBM模型超参调优

    课程介绍

    机器学习是一门多学科交叉专业,涵盖概率论知识,统计学知识,近似理论知识和复杂算法知识,使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式, 并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。

    本课程由浅入深的讲解机器学习的概念及原理,同时通过实战演示,让大家了解怎么运用机器学习知识和框架解决实际的业务问题。通过本课程的学习,大家可以对机器学习的核心原理、框架使用及实战流程有一个比较清晰的了解。

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