Python 数据挖掘与机器学习

模块一:Python编程

Python编程入门

1、Python环境搭建

2、如何选择Python编辑器?

3、Python基础

4、常见的错误与程序调试

5、第三方模块的安装与使用

6、文件读写(I/O)

Python进阶与提高

1、Numpy模块库

2、Pandas模块库

3、Matplotlib基本图形绘制

4、图形样式的美化

5、图形的布局

6、高级图形绘制

7、坐标轴高阶应用

模块二:特征工程

数据清洗

1、描述性统计分析

2、数据标准化与归一化

3、数据异常值、缺失值处理

4、数据离散化及编码处理

5、手动生成新特征

变量降维

1、主成分分析(PCA)的基本原理

2、偏最小二乘(PLS)的基本原理

特征选择

1、常见的特征选择方法

群优化算法

1、遗传算法

2、遗传算法的Python代码实现

3、实践一:一元函数的寻优计算

4、实践二:离散变量的寻优计算(特征选择)

模块三:回归拟合模型
线性回归模型

1、一元线性回归模型与多元线性回归模型

2、岭回归模型

3、LASSO模型

4、Elastic Net模型

前向型神经网络

1、BP神经网络的基本原理

2、BP神经网络的Python代码实现

3、BP神经网络参数的优化

4、值得研究的若干问题

5、极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)的工作原理

模块四:分类识别模型

KNN、贝叶斯分类与支持向量机

1、KNN分类模型

2、朴素贝叶斯分类模型

3、SVM的工作原理

决策树、随机森林、LightGBM、XGBoost

1、决策树的工作原理

2、随机森林的工作原理

3、Bagging与Boosting的区别与联系

4、AdaBoost vs. Gradient Boosting的工作原理

  1. 常用的GBDT算法框架(XGBoost、LightGBM)

模块五:聚类分析算法

K均值、DBSCAN、层次聚类

1、K均值聚类算法的工作原理

2、DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法的工作原理

层次聚类算法的工作原理

模块六:关联分析算法

关联规则协同过滤Apriori算法

1、关联规则算法的工作原理

2、协同过滤算法的工作原理

3、Apriori算法的工作原理

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