项目总结
适合人群
有Python基础与机器学习基础,但是缺乏项目实战的同学;想要了解互联网AI应用的同学;
你将会学到
学习用户数属性预测模型;理解真实AI项目实战,主要包括:算法架构设计,特征工程逻辑,模型上线等
课程简介
钱兴会老师
楚门智能创始人,昆士兰理工大学数据科学硕士,前阿里高级研发工程师,Cloudera认证架构师、管理员,曾参与过多个百亿级别得大数据项目。
本项目中您将作为一个移动互联网数据分析公司的算法工程师,基于用户的移动应用行为数据、移动数据、移动类别数据、移动品牌数据,进行用户统计数据预测,包括年龄、性别等并构建移动用户画像。结合非常重要的可视化分析手段,帮助运营了解客户的特征,为后续的精准营销起到保障。
课程特色:
深入讲解移动互联网用户的手机应用行为建模,EDA过程:离散型数据处理,特征合并等;完整的数据可视化方案;完善的逻辑回归模型评价方案与调优:交叉验证、混淆矩阵等模型评价及GridSearchCV调参技术;多面覆盖逻辑回归模型线上部署、模型特征监控等原理等一体化处理流程;挖掘与可视化集成,更直观的展示了数据
预期目标:
学习用户数属性预测模型;理解真实AI项目实战,主要包括:算法架构设计,特征工程逻辑,模型上线等,学习课程内容可以独立进行企业AI项目的作业。
薪酬:
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- 第一章 第1章项目背景与数据集及算法架构介绍
- 1-1试看 项目背景介绍03:28
- 1-2试看 数据集介绍05:30
- 1-3试看 算法架构设计02:36
- 第二章 人口属性预测项目EDA实践
- 2-1如何加载百万条海量数据18:04
- 2-2使用百分比等方式进行缺失数据分析与处理的常见办法02:58
- 2-3试看 EDA核心-通过数据探索了解人口属性预测的数据集13:52
- 2-4试看 重中之重-人口属性预测项目的特征工程34:25
- 第三章 亿级用户APP用户年龄与性别预测项目建模与优化
- 3-1使用逻辑回归建模与优化20:20
- 第四章 项目部署
- 4-1互联网移动用户人口属性预测的模型保存与部署03:14
- 第五章 项目总结
- 5-1项目总结02:04

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