python实战因子分析和主成分分析(附代码)

python实战因子分析和主成分分析(附代码)
共21节 5629人在学 课程详情
  • 章节1python编程环境搭建

    • Anaconda下载安装
    • Anaconda快速入门指南
    • Anaconda Navigator导航器
    • python第三方包安装(pip和conda install)
    • Python非官方扩展包下载地址
  • python项目实战主成分分析PCA

    • 边际效应基本概念
    • 模型维度与边际效应,变量越多越好吗?
    • kaggle模型一定最好吗?降维在企业建模实际意义
    • 降维方法好不好,测试为准
    • python主成分分析关键代码解读
    • python主成分分析机器学习项目实战
    • PCA主成分降维在人脸识别应用-附代码
  • python项目实战因子分析factor analysis

    • 因子分析基本思想和使用限制条件
    • python sklearn因子分析机器学习实战
    • python因子分析第三方包训练模型,结果让人吃惊
    • 因子分析-KMO和巴特利球形度检验
    • 因子分析-python绘制碎石图
    • 因子分析旋转方法rotation
    • 因子分析-累计方差贡献率
    • SPSS因子分析项目实操
  • 课程概述

    • python实战因子分析和主成分分析概述

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    课时介绍

    Python非官方扩展包下载地址

    课程介绍

    课程简介:互联网上对因子分析和主成分分析介绍残缺不全,无系统知识讲解。Toby老师教授学员搭建如何用python编程实现因子分析和主成分分析,课程有实战项目,附python代码。课程另一个亮点是把因子分析,主成分分析和机器学习建模结合,使模型维度降低,运行速度更快,数据存储降低,模型性能却没有显著降低,可谓四两拨千斤。

    作者介绍

    Toby,持牌照消费金融模型专家,发明金融模型算法专利,和中科院,清华大学,百度,腾讯,同盾,聚信立等平台保持长期项目合作;与国内多所财经大学有模型项目。熟悉金融风控和企业信用评级业务,包括现金贷,商品贷,医美,反欺诈等。擅长Python机器学习建模,对变量筛选,衍生变量构造,变量缺失率高,正负样本不平衡,共线性高,多算法比较,调参等有良好解决方法。

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