Python数据分析系列视频课程--学习数据挖掘

以CRISP-DM为理论指导,系统介绍sklearn各模块的功能,从数据挖掘实战的角度出发详细介绍如何在sklearn中完成数据预处理、数据降维、数据建模、模型评估等各种操作,并突出特征选择、模型调参,模型集成等在数据挖掘实战环境中的重要课题。

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高级 66课时 11小时29分钟 2022/01/06更新

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适合人群:

希望能够成为Python编程和数据分析的跨界人才,目前尚未成功,但仍然在不断努力的人。

课程目标:

以CRISP-DM为理论指导,系统介绍sklearn各模块的功能,从数据挖掘实战的角度出发详细介绍如何在sklearn中完成数据预处理、数据降维、数据建模、模型评估等各种操作,并突出特征选择、模型调参,模型集成等在数据挖掘实战环境中的重要课题。

课程简介:

请至PC端网页下载本课程代码课件及数据。


Sklearn是python用于数据挖掘以及机器学习的利器,但是其功能庞杂,初学者很难理清脉络,快速学习其应用精髓。


本课程以以CRISP-DM为理论指导,系统介绍了sklearn在数据挖掘/机器学习各个环节的功能实现,从数据挖掘实战的角度出发详细介绍如何在sklearn中完成数据预处理、数据降维、数据建模、模型评估等各种操作,并突出特征选择、模型调参,模型集成等在数据挖掘实战环境中的重要课题。


学习完本课程后,学员将能够独立使用sklearn完成数据挖掘或机器学习实际项目。


【更新记录】

2022.1月:针对Anaconda最新版(python 3.8)和sklearn 1.0.2版完成兼容性测试,更新了对应的课程内容。

2021.7月:课程最后增加了“Python数据挖掘系列课程结业测试”。

2021.3月:基于最新的sklearn 0.24.1版对课程内容做了全面修订。


【课程大纲】

第1章:python机器学习/数据挖掘概述

第2章:数据的预处理

第3章:特征选择与信息浓缩

第4章:回归类模型的训练

第5章:类别预测模型的训练

第6章:聚类模型的训练

第7章:评估模型效果

第8章:数据的拆分

第9章:模型参数优化

第10章:模型集成


【课程长度】

总时长:12小时


【学员基础】

学员需要懂得Python语言的基本编程知识,有基本的程序查错能力。


学员事前应当学习统计分析的基本知识,建议完全没有统计基础的学员事先学习免费视频课程《统计分析轻松入门》和《统计模型轻松入门》。


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