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商品編號:DUE0589
商品名稱:機器學習-資料採擷競賽優勝解決方案實戰 udemy線上課程 影音教學 中文發音 中文字幕版(DVD版)
商品分類:Udemy線上課程綜合教學
官方網站:https://www.udemy.com/course/shujuwajuejingsai/
運行平台:官方原版畫質MP4檔,沒有任何平台限制,終身使用
更新日期:2020-03-26
光碟片數:1片DVD光碟
銷售價格:$200元
熱門標籤: udemy線上課程  機器學習 

機器學習-資料採擷競賽優勝解決方案實戰 udemy線上課程 影音教學 中文發音 中文字幕版(DVD版)


內容說明:

要求
熟悉Python與機器學習常規演算法
說明
資料科學-優勝解決方案實戰課程以真實企業資料集與任務需求為背景,結合競賽優勝解決方案,從實戰角度出發,一步步講解如何應用機器學習演算法與資料採擷技巧在實際問題中。課程全部章節內容皆為專案實戰,每章帶領大家從零開始完成一套解決方案分析與實際建模流程。選擇當下最主流的Python語言及其工具包當做核心工具,整體風格通俗易懂,旨在用最接地氣的方式帶領同學們挑戰資料科學領域實戰專案。課程提供所有資料集,實戰代碼與說明文檔。

你將會學到的
掌握機器學習演算法應用實踐
資料採擷任務實戰流程
競賽優勝解決方案思想
企業級資料採擷項目實戰方法
提升演算法在實戰中的應用
各大行業資料任務構建特徵工程方法
圖模型特徵構建實戰
工業生產資料預測實戰
網貸APP風控模型構建方法
視頻APP使用者活躍度預測實戰
機器學習模型解釋與視覺化展示
文本挖掘任務實踐
命名實體識別實戰
關鍵字抽取模型實戰

課程內容:
├─01 快手短視頻用戶活躍度分析
│ 001 課程簡介.mp4
│ 002 任務目標與數據分析.mp4
│ 003 整體模型架構.mp4
│ 004 構建用戶特征序列.mp4
│ 005 序列特征提取方法.mp4
│ 006 生成特征匯總表.mp4
│ 007 標簽制作.mp4
│ 008 網絡訓練模塊.mp4
│ 009 得出最終模型結果.mp4
│ 010 所有數據代碼下載(谷歌網盤).html
│ 011 所有數據代碼下載(百度網盤).html

├─02 工業化工生產預測
│ 012 數據任務概述.mp4
│ 013 數據異常檢查.mp4
│ 014 時間特征提取.mp4
│ 015 各道工序特征構建.mp4
│ 016 準備訓練數據.mp4
│ 017 訓練xgboost模型.mp4

├─03 智慧城市-道路通行時間預測
│ 018 數據與任務目標分析.mp4
│ 019 數據清洗與標簽轉.mp4
│ 020 道路通行時間序列數據生成.mp4
│ 021 序列缺失補全方法.mp4
│ 022 基于回歸與插值完成序列特征.mp4
│ 023 序列補全.mp4
│ 024 特征匯總.mp4
│ 025 建立回歸模型進行預測.mp4

├─04 特征工程建模可解釋工具包
│ 026 模型解釋方法與實踐.mp4
│ 027 部分依賴圖解釋.mp4
│ 028 雙變量分析.mp4
│ 029 ShapValues指標分析.mp4
│ 030 疾病引起原因分析實戰.mp4
│ 031 競賽與目標分析.mp4
│ 032 特征對比分析方法.mp4
│ 033 結果對比分析.mp4

├─05 醫學糖尿病數據命名實體識別
│ 034 數據與任務介紹.mp4
│ 035 整體模型架構.mp4
│ 036 數據-標簽-語料庫處理.mp4
│ 037 輸入樣本填充補齊.mp4
│ 038 訓練網絡模型.mp4
│ 039 醫療數據集(糖尿病)實體識別.mp4

├─06 貸款平臺風控模型-特征工程
│ 040 競賽任務目標.mp4
│ 041 圖模型信息提取.mp4
│ 042 節點權重特征提取(PageRank).mp4
│ 043 deepwalk構建圖頂點特征.mp4
│ 044 各項統計特征.mp4
│ 045 app安裝特征.mp4
│ 046 圖中聯系人特征.mp4

├─07 新聞關鍵詞抽取模型
│ 047 任務目標與數據集介紹.mp4
│ 048 數據清洗與預處理.mp4
│ 049 基本特征抽取.mp4
│ 050 文章與詞向量分析.mp4
│ 051 權重劃分.mp4
│ 052 候選詞統計特征.mp4
│ 053 textrank特征提取.mp4
│ 054 候選詞相似度特征.mp4
│ 055 特征工程匯總.mp4

├─08 數據特征常用構建方法
│ 056 基本數值特征.mp4
│ 057 常用特征構造手段.mp4
│ 058 時間特征處理.mp4
│ 059 文本特征處理.mp4
│ 060 構造文本向量.mp4
│ 061 詞向量特征.mp4
│ 062 計算機眼中的圖像.mp4

├─09 用電敏感客戶分類
│ 063 任務與解決框架概述.mp4
│ 064 特征工程分析與特征提取.mp4
│ 065 離散數據處理.mp4
│ 066 統計與文本特征.mp4
│ 067 文本特征構建.mp4
│ 068 構建低敏用戶模型.mp4
│ 069 高敏模型概述.mp4

└─10 機器學習項目實戰模板
070 任務概述.mp4
071 處理流程與數據簡介.mp4
072 數據處理.mp4
073 單變量繪圖分析.mp4
074 離群點剔除.mp4
075 變量與結果的關系.mp4
076 多變量展示.mp4
077 特征工程.mp4
078 dataleakage問題.mp4
079 基礎模型對比.mp4
080 選擇參數.mp4
081 測試模型.mp4
082 模型解釋.mp4
083 模型分析.mp4
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