Python大数据分析与机器学习商业案例实战
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课程介绍
本课程是《Python金融大数据挖掘与分析》系列课的第8版块(番外篇)，机器学习是人工智能的基石，这一版块将主要讲解机器学习的基础知识点，包括线性回归模型、逻辑回归模型与决策树模型，并通过客户价值回归预测模型，客户流失预警模型，客户违约预测模型等实际商业案例来巩固相关知识点。
适合人群
- 对Python感兴趣的零基础同学
- 各个专业的大学生
- 企业乐于提高自己的员工
- 终身学习者
- 对数据分析感兴趣的朋友
讲师介绍
课程大纲
共0节 时长0分钟
1、线性回归模型
共5节 | 57分钟
2、逻辑回归模型
共8节 | 1小时17分钟
3、决策树模型
共13节 | 1小时49分钟
4、朴素贝叶斯模型（了解）
共4节 | 21分钟
5、K近邻算法（了解）
共6节 | 36分钟
6、随机森林模型
共13节 | 1小时26分钟
7、Adaboost模型和GBDT模型
共2节 | 1小时38分钟
8、XGBoost模型和LightGBM模型
共2节 | 1小时35分钟
9、特征工程（重要）
共3节 | 2小时48分钟
10、PCA主成分分析（数据降维）
共8节 | 1小时4分钟
11、数据聚类与分群
共11节 | 1小时29分钟
12、智能推荐算法
共4节 | 37分钟
13、关联规则分析
共5节 | 46分钟
14、神经网络模型
共3节 | 29分钟
学习资料
图文
书籍资料
图文
购课须知
课程有效期：
自购买课程之日起 365 天，部分参与营销活动产品以活动规则为准，请同学在有效期内学习、观看课程。
上课模式：
课程采取录播模式，请注意自学课无班级微信群、班主任带班及助教批改服务。
注：自学课不支持退款，确保你是真的需要再进行报名，报完名之后还请认真学习。