机器学习-数据挖掘竞赛优胜解决方案实战

机器学习企业项目实战

4.70 (39 reviews)
Udemy
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中文
language
Databases
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480
students
12.5 hours
content
Jun 2019
last update
$54.99
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What you will learn

掌握机器学习算法应用实践

数据挖掘任务实战流程

竞赛优胜解决方案思想

企业级数据挖掘项目实战方法

提升算法在实战中的应用

各大行业数据任务构建特征工程方法

图模型特征构建实战

工业生产数据预测实战

网贷APP风控模型构建方法

视频APP用户活跃度预测实战

机器学习模型解释与可视化展示

文本挖掘任务实践

命名实体识别实战

关键词抽取模型实战

Description

数据科学-优胜解决方案实战课程以真实企业数据集与任务需求为背景,结合竞赛优胜解决方案,从实战角度出发,一步步讲解如何应用机器学习算法与数据挖掘技巧在实际问题中。课程全部章节内容皆为项目实战,每章带领大家从零开始完成一套解决方案分析与实际建模流程。选择当下最主流的Python语言及其工具包当做核心工具,整体风格通俗易懂,旨在用最接地气的方式带领同学们挑战数据科学领域实战项目。课程提供所有数据集,实战代码与说明文档。

Content

快手短视频用户活跃度分析

课程简介
任务目标与数据分析
整体模型架构
构建用户特征序列
序列特征提取方法
生成特征汇总表
标签制作
网络训练模块
得出最终模型结果
所有数据代码下载(谷歌网盘)
所有数据代码下载(百度网盘)

工业化工生产预测

数据任务概述
数据异常检查
时间特征提取
各道工序特征构建
准备训练数据
训练xgboost模型

智慧城市-道路通行时间预测

数据与任务目标分析
数据清洗与标签转.
道路通行时间序列数据生成
序列缺失补全方法
基于回归与插值完成序列特征
序列补全
特征汇总
建立回归模型进行预测

特征工程建模可解释工具包

模型解释方法与实践
部分依赖图解释
双变量分析
ShapValues指标分析
疾病引起原因分析实战
竞赛与目标分析
特征对比分析方法
结果对比分析

医学糖尿病数据命名实体识别

数据与任务介绍
整体模型架构
数据-标签-语料库处理
输入样本填充补齐
训练网络模型
医疗数据集(糖尿病)实体识别

贷款平台风控模型-特征工程

竞赛任务目标
图模型信息提取
节点权重特征提取(PageRank)
deepwalk构建图顶点特征
各项统计特征
app安装特征
图中联系人特征

新闻关键词抽取模型

任务目标与数据集介绍
数据清洗与预处理
基本特征抽取
文章与词向量分析
权重划分
候选词统计特征
textrank特征提取
候选词相似度特征
特征工程汇总

数据特征常用构建方法

基本数值特征
常用特征构造手段
时间特征处理
文本特征处理
构造文本向量
词向量特征
计算机眼中的图像

用电敏感客户分类

任务与解决框架概述
特征工程分析与特征提取
离散数据处理
统计与文本特征
文本特征构建
构建低敏用户模型
高敏模型概述

机器学习项目实战模板

任务概述
处理流程与数据简介
数据处理
单变量绘图分析
离群点剔除
变量与结果的关系
多变量展示
特征工程
dataleakage问题
基础模型对比
选择参数
测试模型
模型解释
模型分析

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5/21/2019
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11/22/2019
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