玩转数据挖掘（2024版）_哔哩哔哩_bilibili

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玩转数据挖掘（2024版）

1.1万

已完结 · 共63课时

有效期3年

系统介绍sklearn的功能，从实战角度出发学习其具体应用

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张文彤

张文彤博士，数据分析专家，在数据分析/挖掘，市场研究等领域深耕多年，出版多本软件教材、数据分析与挖掘专著，20+年数据分析/统计软件培训经验

课程概述

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课程介绍

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课程目录

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附赠课件

课程群

章节选择

第1章 python机器学习/数据挖掘概述

全集试看

1.1如何用python做机器学习或数据挖掘？

视频课

10分7秒

2

全集试看

1.2玩转数据挖掘课程内容介绍

视频课

8分53秒

3

全集试看

1.3使用sklearn的样本数据集

视频课

10分56秒

4

部分试看

1.4sklearn基本操作入门 (1)

视频课

18分59秒

第2章数据的预处理

5

2.1连续变量的标准化

视频课

18分28秒

6

2.2考虑异常分布的标准化

视频课

9分46秒

7

2.3分类变量的预处理

视频课

14分2秒

8

2.4缺失值的填充

视频课

5分6秒

9

2.5生成多项式特征

视频课

5分9秒

10

2.6自定义转换器

视频课

5分8秒

第3章特征选择与信息浓缩

11

3.1特征筛选概述

视频课

8分13秒

12

3.2基于简单统计特征进行筛选

视频课

7分54秒

13

3.3基于统计误差进行筛选

视频课

6分16秒

14

3.4基于建模结果进行筛选

视频课

5分36秒

15

3.5数据降维与信息浓缩

视频课

13分59秒

第4章回归类模型的训练

16

4.1回归类模型概述

视频课

20分43秒

17

4.2回归类模型的种类

视频课

10分54秒

18

4.3线性回归的sklearn实现

视频课

5分54秒

19

4.4多项式回归

视频课

5分31秒

20

4.5岭回归的基本原理

视频课

7分40秒

21

4.6岭回归的实现

视频课

14分31秒

22

4.7LASSO回归与弹性网络

视频课

14分29秒

23

4.8最小角回归

视频课

13分26秒

24

4.9梯度下降法的基本原理

视频课

10分12秒

25

4.10随机梯度下降回归

视频课

5分59秒

第5章类别预测模型的训练

26

5.1类别预测模型概述

视频课

10分22秒

27

5.2类别预测模型的实现原理

视频课

15分33秒

28

5.3类别预测模型的种类

视频课

10分27秒

29

5.4logistic回归

视频课

12分48秒

30

5.5神经网络的基本原理

视频课

16分42秒

31

5.6神经网络的实现

视频课

11分40秒

32

5.7树模型的基本原理

视频课

15分7秒

33

5.8树模型的实现

视频课

11分54秒

34

5.9随机梯度下降分类

视频课

5分8秒

第6章聚类模型的训练

35

6.1聚类分析概述

视频课

15分24秒

36

6.2聚类分析的种类

视频课

10分2秒

37

6.3K均值聚类

视频课

14分4秒

38

6.4BIRCH聚类

视频课

16分11秒

39

6.5DBSCAN聚类

视频课

14分26秒

第7章评估模型效果

40

7.1类别预测模型的评价理论

视频课

11分37秒

41

7.2分类模型评价：混淆矩阵

视频课

6分44秒

42

7.3分类模型评价：准确率与召回率

视频课

11分47秒

43

7.4分类模型评价：结果的汇总

视频课

5分22秒

44

7.5分类模型评价：ROC曲线

视频课

5分3秒

45

7.6回归模型的评价

视频课

6分43秒

46

7.7聚类模型的评价

视频课

17分43秒

47

7.8将模型结果与随机预测结果相比较

视频课

8分21秒

第8章数据的拆分

48

8.1数据拆分方法概述

视频课

17分4秒

49

8.2二分法的sklearn实现

视频课

6分14秒

50

8.3交叉验证的sklearn实现1

视频课

11分25秒

51

8.4交叉验证的sklearn实现2

视频课

7分50秒

第9章模型参数优化

52

9.1如何改进数据挖掘模型的效果

视频课

13分6秒

53

9.2参数的网格搜索

视频课

11分55秒

54

9.3参数的随机搜索

视频课

10分2秒

55

9.4验证曲线

视频课

6分31秒

56

9.5学习曲线

视频课

11分24秒

第10章模型集成

57

10.1用模型集成改进效果的基本思路

视频课

10分52秒

58

10.2投票分类器

视频课

12分30秒

59

10.3模型集成的基本原理

视频课

12分47秒

60

10.4Bagging方法的sklearn实现

视频课

10分57秒

61

10.5随机森林

视频课

15分21秒

62

10.6Adaboost方法

视频课

12分

63

10.7梯度提升树（GBDT）方法

视频课

15分38秒

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