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菜菜机器学习sklearn课堂
简介
分类
数据挖掘/机器学习
课程标签:
数据分析
Python
机器学习
SKlearn
查看课程
任务列表
第1任务: 课程介绍
第2任务: 开始学习机器学习之前:配置环境
第3任务: 全部章节数据
第4任务: 决策树课件
第5任务: 1. 引言,sklearn入门
第6任务: 2. 决策树:概述
第7任务: 3. 分类树:参数Criterion
第8任务: 4. 分类树:实现一棵树,随机性参数
第9任务: 5. 分类树:剪枝参数调优(1)
第10任务: 5. 分类树:剪枝参数调优(2)
第11任务: 6. 分类树:重要属性和接口
第12任务: 7. 回归树:参数,属性和接口
第13任务: 7. 回归树:交叉验证 (1)
第14任务: 7. 回归树:交叉验证(2)
第15任务: 8. 回归树案例:用回归树拟合正弦曲线
第16任务: 9. 案例:泰坦尼克号生存者预测 (1)
第17任务: 9. 案例:泰坦尼克号生存者预测 (2)
第18任务: 9. 案例:泰坦尼克号生存者预测 (3)
第19任务: 9.案例:泰坦尼克号生存者预测 (4)
第20任务: 随机森林课件
第21任务: 2.0 集成算法概述
第22任务: 2.1 随机森林分类器 参数n_estimators与建立一片森林
第23任务: 2.2 参数boostrap & oob_score + 重要属性和接口
第24任务: 2.3 [选学] 袋装法的另一个必要条件
第25任务: 3.1 随机森林回归器
第26任务: 3.2 案例:用随机森林填补缺失值 (1)
第27任务: 3.3 案例:用随机森林填补缺失值 (2)
第28任务: 3.4 案例:用随机森林填补缺失值 (3)
第29任务: 3.5 案例:用随机森林填补缺失值 (4)
第30任务: 4. 机器学习中调参的基本思想
第31任务: 5. 案例:随机森林在乳腺癌数据上的调参 (1)
第32任务: 5. 案例:随机森林在乳腺癌数据上的调参 (2)
第33任务: 数据预处理与特征工程课件
第34任务: 概述 + 12期课纲
第35任务: 数据预处理1:无量纲化:数据归一化
第36任务: 数据预处理2:无量纲化:数据标准化
第37任务: 数据预处理3:缺失值 (1)
第38任务: 数据预处理4:缺失值 (2)
第39任务: 数据预处理5:处理分类型数据:编码与哑变量
第40任务: 数据预处理6:处理连续型数据:二值化和分箱
第41任务: 特征选择1:过滤法:方差过滤 (1)
第42任务: 特征选择2:过滤法:方差过滤 (2)
第43任务: 特征选择3:过滤法:卡方过滤
第44任务: 特征选择4:过滤法:F检验和互信息法 (1)
第45任务: 特征选择5:过滤法:互信息法(2) + 总结
第46任务: 特征选择6:嵌入法 (1)
第47任务: 特征选择7:嵌入法 (2)
第48任务: 特征选择8:包装法 + 总结
第49任务: 降维算法课件
第50任务: 1 概述
第51任务: 2.1 降维究竟怎样实现?
第52任务: 2.2 参数应用案例:高维数据的可视化 (1)
第53任务: 2.2 参数应用案例:高维数据的可视化 (2)
第54任务: 2.3 PCA中的SVD,重要参数svd_solver
第55任务: 2.3 属性应用案例:人脸识别中的components_应用
第56任务: 2.4 接口应用案例:用人脸识别看PCA降维后的信息保存量
第57任务: 2.4 接口应用案例:用PCA实现手写数字的噪音过滤
第58任务: 2.5 总结:原理,流程,重要属性接口和参数
第59任务: 3 案例:PCA实现784个特征的手写数字的降维 (1)
第60任务: 3 案例:PCA实现784个特征的手写数字的降维 (2)
第61任务: 逻辑回归课件
第62任务: 1.0 前言
第63任务: 1.1 逻辑回归概述:名为“回归”的分类器
第64任务: 1.2 为什么需要逻辑回归
第65任务: 1.3 sklearn当中的逻辑回归
第66任务: 2.1.1 二元逻辑回归的损失函数
第67任务: 2.2.1 正则化:重要参数penalty & C
第68任务: 2.2.2 逻辑回归的特征工程 (1)
第69任务: 2.2.2 逻辑回归的特征工程 (2)
第70任务: 2.2.2 逻辑回归的特征工程 (3)
第71任务: 2.2.2 逻辑回归的特征工程 (4)
第72任务: 2.3.1 重要参数max_iter - 梯度下降求解逻辑回归的过程
第73任务: 2.3.2 梯度的概念与解惑
第74任务: 2.3.3 步长的概念与解惑
第75任务: 2.4 二元回归与多元回归:重要参数solver & multi_class
第76任务: 2.5 样本不均衡与参数class_weight
第77任务: 3.1 评分卡案例 - 评分卡与完整的模型开发流程
第78任务: 3.2.1~2 评分卡 - 数据预处理(1) - 重复值与缺失值
第79任务: 3.2.3 评分卡 - 数据预处理 (2) - 异常值
第80任务: 3.2.4 案例:评分卡 - 数据预处理 (3) - 标准化
第81任务: 3.2.5 案例:评分卡 - 数据预处理 (4) - 样本不均衡问题
第82任务: 3.2.6 案例:评分卡 - 数据预处理 (5) - 保存训练集和测试集数据
第83任务: 3.3 案例:评分卡 - 分箱(1) - 概述与概念
第84任务: 3.3.1 案例:评分卡 - 分箱 (2) - 等频分箱 (1)
第85任务: 3.3.1 案例:评分卡 - 分箱 (3) - 等频分箱 (2)
第86任务: 3.3.2 案例:评分卡 - 分箱 (4) - 选学说明
第87任务: 3.3.3 案例:评分卡 - 分箱 (5) - 计算WOE与IV
第88任务: 3.3.4 案例:评分卡 - 分箱 (6) - 卡方检验,箱体合并,IV值曲线,确定最优的箱子个数
第89任务: 3.3.5 案例:评分卡 - 分箱 (7) - 包装分箱函数
第90任务: 3.3.6 案例:评分卡 - 分箱 (8) - 包装判断分箱个数的函数
第91任务: 3.3.7 案例:评分卡 - 分箱 (9) - 对所有特征进行分箱
第92任务: 3.4 案例:评分卡 - 映射数据 (1)
第93任务: 3.4 案例:评分卡 - 映射数据 (2)
第94任务: 3.5 案例:评分卡 - 建模与模型验证
第95任务: 3.6 案例:评分卡 - 评分卡的输出和建立
第96任务: 聚类算法Kmeans课件
第97任务: 1.0 概述
第98任务: 1.1 无监督学习概述,聚类vs分类
第99任务: 1.2 sklearn当中的聚类算法
第100任务: 2.1 Kmeans是如何工作的?
第101任务: 2.2 & 2.3 簇内平方和,时间复杂度
第102任务: 3.1.1 KMeans - 重要参数n_clusters
第103任务: 3.1.2 聚类算法的模型评估指标 (1)
第104任务: 3.1.2 聚类算法的模型评估指标 (2) - 轮廓系数
第105任务: 3.1.2 聚类算法的模型评估指标 (3) - CHI
第106任务: 3.1.3 案例:轮廓系数找最佳n_clusters (1)
第107任务: 3.1.3 案例:轮廓系数找最佳n_clusters (2)
第108任务: 3.1.3 案例:轮廓系数找最佳n_clusters (3)
第109任务: 3.2 重要参数init & random_state & n_init:初始质心怎么决定?
第110任务: 3.3 重要参数max_iter & tol:如何让聚类停下来?
第111任务: 3.5 重要属性与接口 & 函数k_means
第112任务: 4 案例:Kmeans做矢量量化 (1):案例背景
第113任务: 4 案例:Kmeans做矢量量化 (2)
第114任务: 4 案例:Kmeans做矢量量化 (3)
第115任务: 4 案例:Kmeans做矢量量化 (4)
第116任务: SVM (上) 课件
第117任务: 1.0 本周要学习什么
第118任务: 1.1 支持向量机概述:最强大的机器学习算法
第119任务: 1.2 支持向量机是如何工作的 & sklearn中的SVM
第120任务: 2.1.1 线性SVC的损失函数 (1)
第121任务: 2.1.1 线性SVC的损失函数 (2)
第122任务: 2.1.2 函数间隔与几何间隔
第123任务: 2.1.3.1 损失函数的拉格朗日乘数形态
第124任务: 2.1.3.2 拉格朗日对偶函数 (1)
第125任务: 2.1.3.2 拉格朗日对偶函数 (2)
第126任务: 2.1.3.3 求解拉格朗日对偶函数极其后续过程
第127任务: 2.1.4 线性SVM可视化 (1):理解等高线函数contour
第128任务: 2.1.4 线性SVM可视化 (2):理解网格制作函数meshgrid与vstack
第129任务: 2.1.4 线性SVM可视化 (3):建模,绘制图像并包装函数
第130任务: 2.1.4 线性SVM可视化 (4):探索建立好的模型
第131任务: 2.1.4 线性SVM可视化 (5):非线性数据集上的推广与3D可视化
第132任务: 2.1.4 线性SVM可视化 (6):Jupyter Notebook中的3D交互功能
第133任务: 2.2.1 & 2.2.2 非线性SVM与核函数:重要参数kernel
第134任务: 2.2.3 案例:如何选取最佳核函数 (1)
第135任务: 2.2.3 案例:如何选取最佳核函数 (2)
第136任务: 2.2.4 案例:在乳腺癌数据集上探索核函数的性质
第137任务: 2.2.5 案例:在乳腺癌数据集上对核函数进行调参 (1)
第138任务: 2.2.5 案例:在乳腺癌数据集上对核函数进行调参 (2)
第139任务: 2.3.1 SVM在软间隔数据上的推广
第140任务: 2.3.2 重要参数C & 总结
第141任务: SVM (下)课件
第142任务: 1.0 目录:本周将学习什么
第143任务: 1.1 简单复习支持向量机的基本原理
第144任务: 1.2 参数C的深入理解:多个支持向量存在的理由
第145任务: 1.3 二分类SVC中的样本不均衡问题:重要参数class_weight
第146任务: 1.3 如何使用参数class_weight (1)
第147任务: 1.3 如何使用参数class_weight (2)
第148任务: 2 SVC的模型评估指标
第149任务: 2.1.1 混淆矩阵与准确率
第150任务: 2.1.2 样本不平衡的艺术(1):精确度Precision
第151任务: 2.1.2 样本不平衡的艺术(2):召回率Recall与F1 measure
第152任务: 2.1.3 对多数类样本的关怀:特异度Specificity与假正率FPR
第153任务: 2.1.4 sklearn中的混淆矩阵
第154任务: 2.2 ROC曲线:Recall与假正率FPR的平衡
第155任务: 2.2.1 概率与阈值
第156任务: 2.2.2 SVM做概率预测
第157任务: 2.2.3 绘制ROC曲线 (1)
第158任务: 2.2.3 绘制ROC曲线 (2)
第159任务: 2.2.3 绘制ROC曲线 (3)
第160任务: 2.2.4 sklearn中的ROC曲线和AUC面积
第161任务: 2.2.5 利用ROC曲线求解最佳阈值
第162任务: 3 选学说明:使用SVC时的其他考虑
第163任务: 4 案例:预测明天是否会下雨 - 案例背景
第164任务: 4.1 案例:导库导数据,探索特征,jupyter中的快捷键
第165任务: 4.2 案例:分集,优先处理标签
第166任务: 4.3.1 案例:描述性统计,处理异常值
第167任务: 4.3.2 案例:现实数据上的数据预处理 - 处理时间
第168任务: 4.3.3 案例:现实数据上的数据预处理 - 处理地点 (1)
第169任务: 4.3.3 案例:现实数据上的数据预处理 - 处理地点 (2)
第170任务: 4.3.3 案例:现实数据上的数据预处理 - 处理地点 (3)
第171任务: 4.3.3 案例:现实数据上的数据预处理 - 处理地点 (4)
第172任务: 4.3.4 案例:现实数据上的数据预处理 - 填补分类型缺失值
第173任务: 4.3.5 案例:现实数据上的数据预处理 - 编码分类型变量
第174任务: 4.3.6 & 4.3.7 案例:现实数据集上的数据预处理 - 处理连续型变量
第175任务: 4.4 案例:建模与模型评估 (1)
第176任务: 4.4 案例:建模与模型评估 (2)
第177任务: 4.5.1 案例:模型调参:追求最高的recall
第178任务: 4.5.2 案例:模型调参:追求最高的精确度 (1)
第179任务: 4.5.2 案例:模型调参:追求最高的精确度 (2)
第180任务: 4.5.3 案例:模型调参:追求精确度与recall的平衡
第181任务: 4.6 SVM总结与结语
第182任务: 线性回归大家族课件
第183任务: 0 本周要学习什么
第184任务: 1 概述,sklearn中的线性回归大家族
第185任务: 2.1 多元线性回归的基本原理和损失函数
第186任务: 2.2 用最小二乘法求解多元线性回归的过程
第187任务: 2.3 多元线性回归的参数,属性及建模代码
第188任务: 3.1 回归类模型的评估指标:是否预测准确?
第189任务: 3.2 回归类模型的评估指标:是否拟合了足够的信息?
第190任务: 4.1 多重共线性:含义,数学,以及解决方案
第191任务: 4.2.1 岭回归处理多重共线性
第192任务: 4.2.2 sklearn中的岭回归:linear_model.Ridge
第193任务: 4.2.3 为岭回归选择最佳正则化参数
第194任务: 4.3.1 Lasso处理多重共线性
第195任务: 4.3.2 Lasso的核心作用:特征选择
第196任务: 4.3.3 Lasso选择最佳正则化参数
第197任务: 5.1.1 & 5.1.2 线性数据与非线性数据
第198任务: 5.1.3 线性vs非线性模型 (1):线性模型在非线性数据集上的表现
第199任务: 5.1.3 线性vs非线性模型 (2):拟合,效果与特点
第200任务: 5.2 离散化:帮助线性回归解决非线性问题
第201任务: 5.3.1 多项式对数据做了什么?
第202任务: 5.3.2 多项式回归提升模型表现
第203任务: 5.3.3 多项式回归的可解释性
第204任务: 5.3.4 多项式回归:线性还是非线性模型? + 本周结语
第205任务: 朴素贝叶斯课件
第206任务: 1.0 本周要讲解的内容
第207任务: 1.1 为什么需要朴素贝叶斯
第208任务: 1.2 概率论基础 - 贝叶斯理论等式
第209任务: 1.2.1 瓢虫冬眠:理解条件概率 (1)
第210任务: 1.2.1 瓢虫冬眠:理解条件概率 (2)
第211任务: 1.2.1 瓢虫冬眠:理解条件概率 (3)
第212任务: 1.2.2 贝叶斯的性质与最大后验估计
第213任务: 1.2.3 汉堡称重:连续型变量的概率估计 (1)
第214任务: 1.2.3 汉堡称重:连续型变量的概率估计 (2)
第215任务: 1.3 sklearn中的朴素贝叶斯
第216任务: 2.1.1 认识高斯朴素贝叶斯
第217任务: 2.1.2 高斯朴素贝叶斯擅长的数据集
第218任务: 2.1.3 探索贝叶斯 - 拟合中的特性与运行速度 (1)
第219任务: 2.1.3 探索贝叶斯 - 拟合中的特性与运行速度 (2) - 代码讲解 (1)
第220任务: 2.1.3 探索贝叶斯 - 拟合中的特性与运行速度 (3) - 代码讲解 (2)
第221任务: 2.1.3 探索贝叶斯 - 拟合中的特性与运行速度 (4) - 分析与结论
第222任务: 2.2.1 概率类模型的评估指标 (1) - 布里尔分数
第223任务: 2.2.1 概率类模型的评估指标 (2) - 布里尔分数的可视化
第224任务: 2.2.2 概率类模型的评估指标 (3) - 对数损失Log loss
第225任务: 2.2.3 概率类模型的评估指标 (4) - 可靠性曲线 (1)
第226任务: 2.2.3 概率类模型的评估指标 (5) - 可靠性曲线 (2)
第227任务: 2.2.4 概率类模型的评估指标 (6) - 概率分布直方图
第228任务: 2.2.5 概率类模型的评估指标 (7) - 概率校准 (1)
第229任务: 2.2.5 概率类模型的评估指标 (8) - 概率校准 (2)
第230任务: 2.3.1 多项式朴素贝叶斯 (1) - 认识多项式朴素贝叶斯
第231任务: 2.3.1 多项式朴素贝叶斯 (2) - 数学原理
第232任务: 2.3.1 多项式朴素贝叶斯 (3) - sklearn中的类与参数
第233任务: 2.3.1 多项式朴素贝叶斯 (4) - 来构造一个分类器吧
第234任务: 2.3.2 伯努利朴素贝叶斯 (1) - 认识伯努利朴素贝叶斯
第235任务: 2.3.2 伯努利朴素贝叶斯 (2) - sklearn中的类与参数
第236任务: 2.3.2 伯努利朴素贝叶斯 (3) - 构造一个分类器
第237任务: 2.3.3 探索贝叶斯 - 朴素贝叶斯的样本不均衡问题
第238任务: 2.3.4 补集朴素贝叶斯 - 补集朴素贝叶斯的原理 (1)
第239任务: 2.3.4 补集朴素贝叶斯 - 补集朴素贝叶斯的原理 (2)
第240任务: 2.3.4 补集朴素贝叶斯 - 处理样本不均衡问题
第241任务: 3.1.1 案例:贝叶斯做文本分类 (1) - 单词计数向量技术
第242任务: 3.1.1 案例:贝叶斯做文本分类 (2) - 单词计数向量的问题
第243任务: 3.1.2 案例:贝叶斯做文本分类 (3) - TF-IDF技术
第244任务: 3.2 案例:贝叶斯做文本分类 (4) - 探索和提取文本数据
第245任务: 3.3 案例:贝叶斯做文本分类 (5) - 使用TF-IDF编码文本数据
第246任务: 3.4 案例:贝叶斯做文本分类 (6) - 算法应用与概率校准
第247任务: XGBoost课件
第248任务: 0 本周要学习什么
第249任务: 1 XGBoost前瞻:安装xgboost,xgboost库与sklearn API
第250任务: 2.1 梯度提升树(1):集成算法回顾,重要参数n_estimators
第251任务: 2.1 梯度提升树(2):参数n_estimators下的建模
第252任务: 2.1 梯度提升树(3):参数n_estimators的学习曲线
第253任务: 2.1 梯度提升树(4):基于方差-偏差困境改进的学习曲线
第254任务: 2.2 梯度提升树(5):控制有放回随机抽样,参数subsample
第255任务: 2.3 梯度提升树(6):迭代决策树:重要参数eta
第256任务: 2.3 梯度提升树(7):迭代决策树:重要参数eta
第257任务: 3.1 XGBoost的智慧 (1):选择弱评估器:重要参数booster
第258任务: 3.2 XGBoost的智慧 (2):XGBoost的目标函数,使用xgboost库建模
第259任务: 3.3 XGBoost的智慧 (3):求解XGBoost的目标函数 - 推导过程
第260任务: 3.3 XGBoost的智慧 (4):求解XGboost的目标函数 - 泰勒展开的相关问题
第261任务: 3.4 XGBoost的智慧 (5):参数化决策树,正则化参数lambda与alpha
第262任务: 3.5 XGBoost的智慧 (6):建立目标函数与树结构的直接联系
第263任务: 3.5 XGBoost的智慧 (7):最优树结构,求解w和T
第264任务: 3.6 XGBoost的智慧 (8):贪婪算法求解最优树
第265任务: 3.7 XGBoost的智慧 (9):让树停止生长:重要参数gamma与工具xgb.cv
第266任务: 4.1 XGBoost应用 (1):减轻过拟合:XGBoost中的剪枝参数
第267任务: 4.1 XGBoost应用 (2):使用xgb.cv进行剪枝参数的调参
第268任务: 4.2 XGBoost应用 (3):使用pickle保存和调用训练好的XGB模型
第269任务: 4.2 XGBoost应用 (4):使用joblib保存和调用训练好的XGB模型
第270任务: 4.3 XGBoost应用 (5):XGB分类中的样本不平衡问题 - sklearnAPI
第271任务: 4.3 XGBoost应用 (6):XGB分类中的样本不平衡问题 - xgboost库
第272任务: 4.4 XGBoost应用 (7):XGB应用中的其他问题 + XGB结语
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