Python 機器學習 — 數據分析與評分卡建模

翟錕、胡鋒、周曉然

Python 機器學習 — 數據分析與評分卡建模 預覽內頁
  • 出版商: 清華大學
  • 出版日期: 2019-05-01
  • 定價: $294
  • 售價: 7.9 折 $232
  • 貴賓價: 7.5 折 $221
  • 語言: 簡體中文
  • ISBN: 7302516847
  • ISBN-13: 9787302516842
  • 相關分類: Data Science、Machine Learning

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商品描述

本書從零基礎入門，內含豐富項目案例實戰演練，詳細講解了Python的環境搭建、基本語法結構、趣味應用、分析與建模以及完整的項目案例。

目錄大綱

目錄

第1章Python開發環境搭建

1．1利器1： Notepad編輯器

1．2利器2： Anaconda

1．3利器3： Miniconda

1．4利器4： PyCharm IDE工具

1．5利器5： Spyder

1．6利器6： Jupyter Notebook

1．7小結

第2章Python資料類型用法講解

2．1變數

2．2字串

2．3列表list

2．3．1增(append、insert、extend)

2．3．2刪(pop、remove、del)

2．3．3改、查

2．3．4列表的迴圈遍曆

2．3．5排序(sort，reverse)

2．3．6列表的其他操作符

2．4集合set

2．4．1創建集合

2．4．2集合的增、刪

2．4．3集合的交、並、補等操作

2．5字典dictionary

2．5．1字典的查找操作

2．5．2字典的增、改操作

2．5．3字典的刪操作

2．5．4字典的常用方法

2．5．5有序字典

2．6函數

2．7小結

第3章Python下的實際應用

3．1Python連接MySQL資料庫

3．2Python連接MongoDB資料庫

3．3結巴分詞和詞雲圖

3．4簡單社交網路

3．5JSON解析

3．6OCR文字識別

3．7pyecharts

3.8stats簡單統計分析

3．9小結

第4章異常樣本識別

4．1邏輯回歸、交叉驗證與欠採樣

4．2基於分佈的異常樣本識別

4．3小結

第5章自然語言處理案例——電商評論

5．1資料載入與預處理

5．2資料視覺化

5．3文本分析

5．4情感分析

5．5文本分類

5．6小結

第6章模型融合

6．1分類模型的融合方法

6．2回歸模型的融合方法

6．3小結

第7章創建金融申請評分卡

7．1變數選擇

7．2各變數按照ln(odds)進行分箱

7．3計算WOE與IV值

7．4邏輯回歸建模

7．5創建評分卡

7．6申請評分卡的評價、使用與監控

7．7小結

第8章社交網路分析與反欺詐

8．1Neo4j的下載與安裝

8．2圖形介面介紹

8．3Cypher語言

8．4Neo4j案例1——《天龍八部》的人物關係分析

8．5Neo4j案例2——金融場景中的社交網路分析

8．6Py2neo

8．7小結

參考文獻

附錄APyCharm安裝步驟

附錄BMySQL安裝步驟

附錄CMongoDB安裝步驟

附錄DNeo4j安裝步驟

附錄Ejdk安裝步驟

附錄F第三方包安裝步驟
 

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