Python技术培训课程简介

Python数据分析技术培训课程＿机器方向视频学习教程

附带经典实操案例

课程内容目录

课时01 课程简介

课时02 课程数据

课时03 搭建python环境

课时04 生涯数据读取

课时05 数据可视化展示

课时06 数据预处理

课时07 建立分类模型

课时08 数据简介

课时09 数据不平衡解决方法

课时10.逻辑分类预测

课时11 衡量预测标准

课时12 使用数据生成策略展示

课时13 数特征课时化展示

课时14 特征的分布规则

课时15 模型决策树参数

课时16 参数的决策树选择

课时17 决策树可视化展示

课时18 船员数据分析

课时19 数据预处理

课时20 算法进行预测

课时21 森林改进模型

课时22 特征重要性分析

课时23 级联模型原理

课时24 数据预处理

课时25 输入特征制作

课时26 级联模型预测

课时27 特征预处理

课时28 不同指标对结果的影响

课时29 数据预处理

课时30 构建预测模型

课时31 基于聚类模型的分析

课时32 框架的安装

课时33 神经网络概述

课时34 设定基本参数

课时35 卷积网络模型

课时36 完整网络模型

课时37 神经网络模型

课时38 PCA原理简介

课时39 数据预处理

课时40 协方差分析

课时41 使用PCA降维

课时42 数据简介

课时43 词频特征提取

课时44 改进特征方法

课时45 数据清洗

课时46 数据预处理

课时47 盈利与模型评估

课时47 预测结果

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