python风控建模实战lendingClub(价值599元)

适用人群
学生,老师,风控建模,机器学习领域,算法和模型领域
课程为实战类,要求学员拥有中级或高级机器学习水平

课程特点:
1.了解机器学习建模实战,lendingClub包含几十万条实操数据,消费者信用评分竞赛也有十万多建模数据。学员可以跟着视频筛选变量,建模,体验快乐成功感!
2.课程为实战类,建模质量高于教学或kaggle竞赛,要求学员拥有中级或高级机器学习水平。

目录
章节1:如何联系作者
课时1我的所有教学视频系列介绍09:26
课时2如何联系作者和访问我的主页01:25
课时3项目合作联系03:21

章节2:python和机器学习入门基础
课时4python基础免费学习地址02:24
课时5风控建模语言,python,R,SAS优劣对比02:52

章节3:sklearn编程环境搭建
课时6Python非官方扩展包下载地址02:21
课时7python第三方包安装(pip和conda install)02:48
课时8Anaconda下载安装07:02
课时9canopy下载和安装03:47
课时10jupyter notebook新手使用教程(课外阅读)30:20

章节4:sklearn机器学习基础知识
课时11机器学习数据库介绍02:19
课时12机器学习书籍推荐02:59
课时13如何选择算法03:57
课时14sklearn机器学习算法速查表02:29
课时15python数据科学常用的库13:14
课时16python数据科学入门介绍(选修)55:15

章节5:lengding Club实战分类器模型
课时17lendingClub官网数据下载(或本集参考资料下载)02:33
课时18lendingClub脚本在此下载02:14
课时19比xgboost更优算法登场-catboost基础知识讲解16:58
课时20数据清洗和首次变量筛选04:06
课时21catboost第三方包下载和安装02:59
课时22import导入建模的包05:42
课时23读取数据和描述性统计05:04
课时24train,test训练和测试数据划分06:00
课时25fit训练模型05:32
课时26模型验证概述13:59
课时27树模型需要相关性检验吗?04:32
课时28交叉验证cross validation04:41
课时29混淆矩阵理论概述,accuracy,sensitivity,precision,F1分数12:20
课时30混淆矩阵python脚本实现07:51
课时31ks(Kolmogorov-Smirnoff)10:20
课时32catboost1_建模脚本连贯讲解08:11
课时33catboost2_第二次变量筛选10:10
课时34catboost3_分类变量cat_features使用03:14
课时35逻辑回归建模07:31

章节6:消费者信用评分实战_回归模型
课时36机器学习回归竞赛_一百万奖金挑战03:45
课时37线性回归基础知识(最小二乘法OLS)07:19
课时38梯度下降法gradient descent05:02
课时39误差error_偏差bias_方差variance11:33
课时40shrinkage特征缩减技术_正则化05:52
课时41ridge岭回归_lasso回归_elasticNetwork弹性网络06:46
课时42sklearn_ridge岭回归脚本01:59
课时43逻辑回归_regression脚本03:18
课时44sklearn_支持向量回归SVR脚本03:49
课时45随机森林randomForest回归脚本07:14
课时46xgboost regression回归脚本02:31
课时47catboost regressor回归脚本03:00
课时48lightgbm基础知识讲解22:41
课时49lightgbm regressor回归脚本06:22
课时50sequencial线性模型回归预测脚本06:55

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