python机器学习-乳腺癌细胞挖掘

显示全部楼层 · 2020-1-6 17:11:42

〖课程介绍〗
课程讲述十大经典机器学习算法：逻辑回归，支持向量，KNN,神经网络，随机森林，xgboost,lightGBM,catboost。这些算法模型可以应用于各个领域数据。
课程耗费三年时间，360度无死角的讲述整个模型开发周期，非市场上快餐教学。本视频系列通俗易懂，教程系列有完整python代码。教程包括数据获取，数据预处理，变量筛选，模型筛选，模型评估，模型调参。

〖课程目录〗
章节1:我的主页和课前咨询答疑
课时1如何联系作者和访问我的主页01:25
课时2欢迎项目合作03:16
课时3我的所有教学系列介绍09:26
课时4如何下载脚本和原始数据00:48
课时5部分视频支持2K超高清分辨率00:51
课时6诚谢大家支持00:38

章节2:癌症常识
课时7警钟长鸣！癌症就在你身边09:51
课时8癌症科普介绍23:10
课时9病毒细菌诱发的癌症20:48
课时10祸从口入-致癌食物大揭秘08:42
课时11Python机器学习挖掘癌细胞概述13:16
章节3:sklearn编程环境搭建
课时12Python非官方扩展包下载地址02:26
课时13python第三方包安装(pip和conda install)02:53
课时14Anaconda下载安装07:07
课时15Canopy下载和安装03:53

章节4:sklearn机器学习基础知识
课时16机器学习数据库介绍02:24
课时17机器学习书籍推荐03:04
课时18Python数据科学常用的包13:19
课时19如何选择算法04:02
课时20sklearn算法速查表01:25
课时21sklearn建模基础代码18:18
课时22python数据科学入门介绍（选修）55:20

章节5:获取乳腺癌临床数据
课时23数据获取-乳腺癌细胞临床数据07:11

章节6:变量筛选和描述性统计
课时24spss因子分析-解释癌细胞特征33:29
课时25变量筛选1-模型法11:55
课时26变量筛选2-比例法percentile07:10
课时27变量筛选3-方差法06:41
课时28变量筛选4-KBest02:04
课时29好变量/特征比算法更重要（英语-课外阅读）35:52

章节7:十大经典机器学习算法-建立乳腺癌细胞分类器
课时30逻辑回归logistic regression27:22
课时31支持向量SVM18:48
课时32KNN最近邻算法13:43
课时33决策树-decision tree22:04
课时34随机森林-random forest14:07
课时35神经网络neural network17:07
课时36xgboost12:27
课时37lightgbm基础讲解22:41
课时38lightGBM脚本实现03:56
课时39catboost基础讲解17:03
课时40catboost脚本实现07:13
课时41常见算法优劣对比10:57
课时42bagging VS boosting05:56
课时43随机森林和boosting算法扩展知识（英文课外阅读）24:14

章节8:数据预处理
课时44pandasl数据处理基础知识15:55
课时45哑变量处理-hotcode热编码06:19
课时46imputer-缺失数据处理04:49
课时47scale-数据标准化处理12:18

章节9:变量（特征）重要性
课时48逻辑回归和集成树算法变量（特征）重要性概述04:36
课时49随机逻辑回归randomized logistic regression02:32
课时50xgboost特征重要性05:52
课时51catboost特征重要性05:07

章节10:模型调参
课时52遍历调参法05:20
课时53单个参数网格调参06:15
课时54多参数网格调参04:31
课时55随机网格调参_random size search cv02:34

章节11:模型验证
课时56交叉验证cross validation03:50
课时57模型验证前言12:20
课时58混淆矩阵14:21
课时59ROC曲线12:02
课时60PSI（population stability index）10:25
课时61基尼系数GINI index25:21
课时62KS（kolmogorov-smirnoff）06:56

章节12:附录
课时63显微镜下癌细胞06:06
课时64python在生物分子学应用（英文课外扩展）30:47

〖下载地址〗

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