Python機(jī)器學(xué)習(xí)：數(shù)據(jù)分析與評(píng)分卡建模（微課版）

目錄
第1章Python開發(fā)環(huán)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(jié)
第2章Python數(shù)據(jù)類型用法講解
2．1變量
2．2字符串
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列表的循環(huán)遍歷
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(chuàng)建集合
2．4．2集合的增、刪
2．4．3集合的交、并、補(bǔ)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(shù)
2．7小結(jié)
第3章Python下的實(shí)際應(yīng)用
3．1Python連接MySQL數(shù)據(jù)庫
3．2Python連接MongoDB數(shù)據(jù)庫
3．3結(jié)巴分詞和詞云圖
3．4簡單社交網(wǎng)絡(luò)
3．5JSON解析
3．6OCR文字識(shí)別
3．7pyecharts
3.8stats簡單統(tǒng)計(jì)分析
3．9小結(jié)
第4章異常樣本識(shí)別
4．1邏輯回歸、交叉驗(yàn)證與欠采樣
4．2基于分布的異常樣本識(shí)別
4．3小結(jié)
第5章自然語言處理案例——電商評(píng)論
5．1數(shù)據(jù)加載與預(yù)處理
5．2數(shù)據(jù)可視化
5．3文本分析
5．4情感分析
5．5文本分類
5．6小結(jié)
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(jié)
第7章創(chuàng)建金融申請(qǐng)?jiān)u分卡
7．1變量選擇
7．2各變量按照ln(odds)進(jìn)行分箱
7．3計(jì)算WOE與IV值
7．4邏輯回歸建模
7．5創(chuàng)建評(píng)分卡
7．6申請(qǐng)?jiān)u分卡的評(píng)價(jià)、使用與監(jiān)控
7．7小結(jié)
第8章社交網(wǎng)絡(luò)分析與反欺詐
8．1Neo4j的下載與安裝
8．2圖形界面介紹
8．3Cypher語言
8．4Neo4j案例1——《天龍八部》的人物關(guān)系分析
8．5Neo4j案例2——金融場景中的社交網(wǎng)絡(luò)分析
8．6Py2neo
8．7小結(jié)
參考文獻(xiàn)
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