Python数据挖掘实战

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  • 泰坦尼克号获救预测

    • 数据挖掘任务流程
    • 数据介绍(数据代码下载--->)
    • Python兵器库介绍
    • sklearn库介绍
    • 数据读取与统计分析
    • 性别特征分析
    • 船舱等级特征分析
    • 缺失值问题
    • 年龄特征缺失值填充与分析
    • 登船地点特征分析
    • 家庭特征分析
    • 特征相关性
    • 构建特征
    • 机器学习算法概述
    • 交叉验证
    • 多种机器学习算法模型效果
    • 集成模块
    • 特征重要性衡量
    • 总结与特征预处理
  • 用户画像

    • 用户画像概述
    • 如何建立用户画像
    • 用户搜索数据介绍
    • 任务概述与方案
    • 构造词向量特征
    • 构造输入特征
    • 建立预测模型
  • Xgboost实战

    • Xgboost算法概述
    • Xgboost模型构造
    • Xgboost建模衡量标准
    • Xgboost安装
    • 保险赔偿任务概述
    • Xgboost参数定义
    • 基础模型定义
    • 树结构对结果的影响
    • 学习率与采样对结果的影响
  • 京东购买意向预测

    • 项目与数据介绍
    • 数据挖掘流程
    • 数据检查
    • 构建用户特征表单
    • 构建商品特征表单
    • 数据探索概述
    • 购买因素分析
    • 特征工程
    • 基本特征构造
    • 行为特征
    • 累积行为特征
    • Xgboost模型
  • Kaggle数据科学调查

    • kaggle数据科学调查介绍
    • 基本情况可视化展示
    • 工资情况
    • 技能使用情况
    • 数据集与平台
    • python和r哪家强
    • 调查总结
  • 房价预测

    • 房价预测任务概述
    • 离散形数据
    • 数据对数变换
    • 缺失值处理与box-cox变换
    • 模型预测
  • 论文与BenchMark的意义

    • 1-HTTP检测任务与数据挖掘的核心
    • 2-论文的重要程度
    • 3-BenchMark概述
    • 4-BenchMark的作用
  • Python实现音乐推荐系统

    • 音乐推荐任务概述
    • 数据集整合
    • 基于物品的协同过滤
    • 物品相似度计算与推荐
    • SVD矩阵分解
    • 基于矩阵分解的音乐推荐
  • fbprophet时间序列预测

    • fbprophet股价预测任务概述
    • 时间序列分析
    • fbprophet时间序列预测实例
    • 亚马逊股价趋势
    • 突变点调参
  • 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
  • 数据特征

    • 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
    • Python练习题
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Python数据挖掘技术系列视频培训教程基于真实数据集进行案例实战,使用Python数据科学库从数据预处理开始一步步进行数据建模。对于每个案例首先进行流程解读与数据分析,建立特征工程,详细解读其中每一步原理与应用。该课程共有十一大章节,88课时,从泰坦尼克号获救预测进行数据分析作为第一章节,后边依次是用户画像、Xgboost实战、京东用户购买意向预测、Kaggle数据科学调查、房价预测、论文与BenchMark的意义、Python实现音乐推荐系统、fbprophet时间序列预测、用电敏感客户分类、数据特征。

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