Python機器學習：數(shù)據(jù)分析與評分卡建模（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
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
第3章Python下的實際應用
3．1Python連接MySQL數(shù)據(jù)庫
3．2Python連接MongoDB數(shù)據(jù)庫
3．3結巴分詞和詞云圖
3．4簡單社交網(wǎng)絡
3．5JSON解析
3．6OCR文字識別
3．7pyecharts
3.8stats簡單統(tǒng)計分析
3．9小結
第4章異常樣本識別
4．1邏輯回歸、交叉驗證與欠采樣
4．2基于分布的異常樣本識別
4．3小結
第5章自然語言處理案例——電商評論
5．1數(shù)據(jù)加載與預處理
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
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(chuàng)建金融申請評分卡
7．1變量選擇
7．2各變量按照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(chuàng)建評分卡
7．6申請評分卡的評價、使用與監(jiān)控
7．7小結
第8章社交網(wǎng)絡分析與反欺詐
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》的人物關系分析
8．5Neo4j案例2——金融場景中的社交網(wǎng)絡分析
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