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211统计
擅长统计各软件的操作、结构方程建模、各种算法等。集幽默与才华于一身。
课程详情
总概括介绍
本课程分为12个章节，共34个视频，300+分钟。首先讲解python常用的3个库numpy、pandas、matplotlib，帮助零基础的同学快速入门。课程深入浅出讲解数据挖掘常用的算法：回归、分类、特征选择、关联规则、时间序列处理等。注重算法理论讲解与实践相结合，按照模型建立与模型评价的构架介绍，帮助同学能够熟练掌握从建模到模型评价的完整过程。
导师介绍
Prince，国内知名双一流高校硕士毕业，目前在业内一家世界500强公司从事数据分析工作。熟练掌握R、Python等语言，参与公司多个数据挖掘项目，能运用各种机器学习、数据挖掘算法解决实际问题。
课程特色
1，体系完整，涵盖数据挖掘的常用算法。
2，通俗易懂，理论讲解与手把手操作演示。
3，讲解实用，课程课件和数据包均可获得。
课程目录
01.P01-1 数据挖掘概述(1)（1节）
02.P02-1 numpy（1节）
03.P02-3 numpy（1节）
04.P02-4 numpy（1节）
05.P02-5 numpy（1节）
06.P02-6 numpy（1节）
07.P02-7 matpltlib（1节）
08.P02-8 Pandas（1节）
09.P02-9 Pandas（1节）
10.P02-10 Pandas（1节）
11.P02-11 Pandas（1节）
12.P02-12 训练集验证集划分（1节）
13.P02-13 训练集验证集划分、归一化（1节）
14.P03-1 线性回归理论（1节）
15.P03-2 模型评价指标、波士顿房价预测（1节）
16.P04-1 多项式回归理论（1节）
17.P04-2 多项式回归特征演示（1节）
18.P05-1 逻辑回归原理（1节）
19.P05-02 训练集验证集划分、归一化（1节）
20.P06-1 主成分分析原理（1节）
21.P06-2 主成分分析算法原理（1节）
22.P07-1 贝叶斯分类原理（1节）
23.P07-2 朴素贝叶斯对鸢尾花分类（1节）
24.P08-1 支持向量机（1节）
25.P08-02 SVM 思想解决回归/分类问题、SVM 思想解决回归问题（1节）
26.P09-1 决策树原理（1节）
27.P09-2 熵的理解（1节）
28.P10-1 KNN算法原理（1节）
29.P10-2 KNN算法过程（1节）
30.P11-1 关联规则（1节）
31.P11-2 用关联规则挖掘频繁项集（1节）
32.P12-1 时间序列ARMA模型.（1节）
33.P12-2 数据读取及平稳性检验（1节）
- Python入门数据挖掘讲解数据挖掘常用算法课程 59
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