大数据——机器学习项目实战视频课程【共13课时】

唐宇迪金牌讲师讲师评分4.9学员3378136课程85

同济大学硕士，华东理工大学博士，精通机器学习算法，主攻计算机视觉方向，著有《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》，线上选课学员30W+，累计开发课程50余门覆盖人工智能热门方向。联...

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课程介绍
课程大纲

适合人群：

学生,机器学习/人工智能爱好者,人人皆可入门。

你将会学到：

实例讲解机器学习是实际项目中的应用，使同学们快速学习如何使用机器学习。

课程简介：

3个典型机器学习实战项目，（1）泰坦尼克号获救预测，（2）用户流失预警，（3）HTTP异常行为挖掘。通过实际的案例解析如何使用经典的机器学习算法解决实际问题。从数据源入手，一步步完成解决实际问题的完整方案。在每一个案例中加入了很多数据挖掘的思想，结合实际分析如何应用机器学习算法更好的解决问题。

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课程大纲-大数据——机器学习项目实战视频课程

第1章机器学习项目实战01 泰坦尼克号获救预测(1小时4分钟5节)
1-1
船员数据分析案例背景介绍以及对原始数据中每个指标进行详细分析讨论
「仅限付费用户」点击下载“泰坦尼克数据.zip”
[11:02]开始学习
1-2
数据预处理使用pandas库对缺失值进行填充，将字符值转换成数值
[11:38]开始学习
1-3
使用回归算法进行预测应用回归算法对提取的特征进行建模预测，并分析逻辑回归所带来的好处。
[12:12]开始学习
1-4
使用随机森林改进模型应用随机森林算法进行船员获救预测，分析随机森林算法的优势。
[13:24]开始学习
1-5
随机森林特征重要性分析使用随机森林对每一个特征的重要性进行分析并用集成模型使整个框架更强大。
[15:54]开始学习
第2章机器学习项目实战02 用户流失预警(51分钟5节)
2-1
数据背景介绍简介数据格式以及用户流失问题的背景
「仅限付费用户」点击下载“数据.zip”
[06:35]开始学习
2-2
数据预处理对特征数据进行标准化处理
[10:04]开始学习
2-3
尝试多种分类器效果对比SVM，随机森林和K近邻3个分类器效果，由此引出结果衡量标准问题。
[08:32]开始学习
2-4
结果衡量指标的意义分析精度衡量的问题，由此引出RECALL等多种衡量方法
[19:50]开始学习
2-5
应用阈值得出结果通过定义阈值来衡量如何得出更好的用户流失预警指标。
[06:26]开始学习
第3章机器学习项目实战03 HTTP异常行为分析(45分钟3节)
3-1
建立特征工程对抽象的HTTP数据进行数据预处理,详解分析如何提取数据特征。
「仅限付费用户」点击下载“HTTP数据分析.pptx”
[17:24]开始学习
3-2
特征数据预处理对数据进行归一化处理，分析可能存在的问题以及解决方案。
[10:33]开始学习
3-3
应用聚类算法得出异常IP点使用多种聚类算法得出具有异常行为的IP点，将得出的结果进行数据增强，使无监督问题转成半监督问题，可以使用分类算法快速检测。
[17:59]开始学习