課程亮點(diǎn)：

十一周sklearn課程，讓菜菜帶你認(rèn)識sklearn，帶你深入淺出地探索算法的神秘世界。我會(huì)為你解讀sklearn中的主流算法，帶你處理數(shù)據(jù)，調(diào)整參數(shù)，完善算法，調(diào)用結(jié)果。我會(huì)為你解析參數(shù)，助你理解算法原理，也會(huì)帶你遍歷案例，帶你實(shí)戰(zhàn)給你刷經(jīng)驗(yàn)。十一周之后，人人都能夠三行實(shí)現(xiàn)算法，實(shí)現(xiàn)少加班，多鉆研，在數(shù)據(jù)行業(yè)乘風(fēng)破浪的目標(biāo)，為成為優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘工程師打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)~

學(xué)習(xí)目標(biāo)：

使用數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域切主流語言python及其建模庫sklearn庫座位課程核心工具，基于真實(shí)數(shù)據(jù)集和項(xiàng)目案例，集合python工具與機(jī)器學(xué)習(xí)算法完成整個(gè)案例實(shí)戰(zhàn)

課程內(nèi)容：

第1章: 菜菜的機(jī)器學(xué)習(xí)sklearn課程介紹

第2章: 決策樹

2.1分類樹

2.2回歸樹

2.3回歸樹案例：用回歸樹擬合正弦曲線

2.4案例：泰坦尼克號生存者預(yù)測

第3章: 隨機(jī)森林

3.1集成算法概述

3.2隨機(jī)森林分類器 、回歸器

3.3案例：用隨機(jī)森林填補(bǔ)缺失值

3.4機(jī)器學(xué)習(xí)中調(diào)參的基本思想

3.5案例：隨機(jī)森林在乳腺癌數(shù)據(jù)上的調(diào)參

第4章: 數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程

4.1數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程

4.2數(shù)據(jù)預(yù)處理：無量綱化：數(shù)據(jù)歸一化、缺失值、處理分類型數(shù)據(jù)、處理連續(xù)型數(shù)據(jù)

4.3特征選擇過濾法：方差過濾 、卡方過濾、F檢驗(yàn)和互信息法、嵌入法、包裝法

第5章: 主成分分析PCA與奇異值分解SVD

5.1降維算法

5.2參數(shù)應(yīng)用案例：高維數(shù)據(jù)的可視化

5.3屬性應(yīng)用案例：人臉識別中的components_應(yīng)用

5.4接口應(yīng)用案例：用人臉識別看PCA降維后的信息保存量

5.5接口應(yīng)用案例：用PCA實(shí)現(xiàn)手寫數(shù)字的噪音過濾

5.6總結(jié)：原理，流程，重要屬性接口和參數(shù)

5.**CA實(shí)現(xiàn)784個(gè)特征的手寫數(shù)字的降維

第6章: 邏輯回歸與評分卡

6.1邏輯回歸

6.******rn當(dāng)中的邏輯回歸

6.3二元邏輯回歸的損失函數(shù)

6.4正則化：重要參數(shù)penalty & C

6.5邏輯回歸的特征工程

6.6重要參數(shù)max_iter - 梯度下降求解邏輯回歸的過程

6.7梯度的概念與解惑、步長的概念與解惑

6.8二元回歸與多元回歸：重要參數(shù)solver & multi_class

6.9樣本不均衡與參數(shù)class_weight

6.1評分卡案例 - 評分卡與完整的模型開發(fā)流程

6.11評分卡 - 數(shù)據(jù)預(yù)處理- 重復(fù)值與缺失值、異常值

第7章: 聚類算法KMeans

7.1無監(jiān)督學(xué)習(xí)概述，聚類vs分類

7.******rn當(dāng)中的聚類算法

7.3簇內(nèi)平方和，時(shí)間復(fù)雜度

7.*****ns - 重要參數(shù)n_clusters

7.5聚類算法的模型評估指標(biāo)

7.6案例：輪廓系數(shù)找n_clusters

7.7案例：Kmeans做矢量量化

第8章: 支持向量機(jī) （上）

8.**VM

8.2線性SVC的損失函數(shù)

8.3函數(shù)間隔與幾何間隔

8.4拉格朗日對偶函數(shù)

8.5線性SVM可視化

8.6案例：如何選取核函數(shù)

8.7案例：在乳腺癌數(shù)據(jù)集上探索核函數(shù)的性質(zhì)

第9章: 支持向量機(jī) （下）

9.1簡單復(fù)習(xí)支持向量機(jī)的基本原理

9.2參數(shù)C的深入理解：多個(gè)支持向量存在的理由

9.3二分類SVC中的樣本不均衡問題：重要參數(shù)class_weight

9.**VC的模型評估指標(biāo)

9.5混淆矩陣與準(zhǔn)確率

9.6精確度Precision、召回率Recall與F1 measure

9.7對多數(shù)類樣本的關(guān)懷：特異度Specificity與假正率FPR

9.******rn中的混淆矩陣

9.**OC曲線：Recall與假正率FPR的平衡

9.1案例：預(yù)測明天是否會(huì)下雨 - 案例背景

9.11案例：導(dǎo)庫導(dǎo)數(shù)據(jù)，探索特征，jupyter中的快捷鍵

9.12案例：分集，優(yōu)先處理標(biāo)簽

9.13案例：描述性統(tǒng)計(jì)，處理異常值

9.14案例：現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)上的數(shù)據(jù)預(yù)處理

9.15案例：現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)集上的數(shù)據(jù)預(yù)處理 - 處理連續(xù)型變量

9.16案例：建模與模型評估

9.17案例：模型調(diào)參：追求精確度與recall的平衡

第10章: 回歸大家族：線性回歸，嶺回歸，Lasso與多項(xiàng)式回歸

10.1課時(shí) 182 : 線性回歸大家族

10.2多元線性回歸的基本原理和損失函數(shù)

10.3回歸類模型的評估指標(biāo)

10.4多重共線性：含義，數(shù)學(xué)，以及解決方案

10.5嶺回歸處理多重共線性

10*****so

10.7線性數(shù)據(jù)與非線性數(shù)據(jù)

10.8線性vs非線性模型

10.9離散化：幫助線性回歸解決非線性問題

10.1多項(xiàng)式回歸

第11章: 樸素貝葉斯

11.1概率論基礎(chǔ) - 貝葉斯理論等式

11.2瓢蟲冬眠：理解條件概率

11.3貝葉斯的性質(zhì)與后驗(yàn)估計(jì)

11.4漢堡稱重：連續(xù)型變量的概率估計(jì)

11******rn中的樸素貝葉斯

11.6高斯樸素貝葉斯

11.7多項(xiàng)式樸素貝葉斯

11.8伯努利樸素貝葉斯

11.9補(bǔ)集樸素貝葉斯

11.1案例：貝葉斯做文本分類

第12章: XGBoost