Python机器学习：数据分析与评分卡建模（微课版）

附录E jdk安装步骤

附录D Neo4j安装步骤

附录C MongDB安装步骤

附录B MyCQL安装步骤

附录A PyCharm安装步骤

参考文献

8.7 小结

8.6 Py2neo

8.5 Neo4j案例2——金融场景中的社交网络分析

8.4 Neo4j案例1——《天龙八部》的人物关系分析

8.3 Cypher语言

8.2 图形界面介绍

8.1 Neo4j的下载与安装

第8章 社交网络分析禹反欺诈

7.7 小结

7.6 申请评分卡的评价、使用与监控

7.5 创建评分卡

7.4 逻辑回归建模

7.3 计算WOE与IV值

7.2 各变量按照ln（odds）进行分箱

7.1 变量选择

第7章 创建金融申请评分卡

6.3 小结

6.2 回归模型的融合方法

6.1 分类模型的融合方法

第6章 模型融合

5.6 小结

5.5 文本分类

5.4 情感分析

5.3 文本分析

5.2 数据可视化

5.1 数据加载与预处理

第5章 自然语言处理案例——电商评论

4.3 小结

4.2 基于分布的异常样本识别

4.1 逻辑回归、交叉验证与欠采样

第4章 异常样本识别

3.9 小结

3.8 stats简单统计分析

3.7 pyecharts

3.6 OCR文字识别

3.5 JSON解析

3.4 简单社交网络

3.3 结巴分词和词云图

3.2 Python连接MongoDB数据库

3.1 Python连接MySQL数据库

第3章 Python下的实际应用

2.7 小结

2.6 函数

2.5.5 有序字典

2.5.4 字典的常用方法

2.5.3 字典的删操作

2.5.2 字典的增、改操作

2.5.1 字典的查找操作

2.5 字典dictionary

2.4.3 集合的交、并、补等操作

2.4.2 集合的增、删

2.4.1 创建集合

2.4 集合set

2.3.6 列表的其他操作符

2.3.5 排序（sort，reverse）

2.3.4 列表的循环遍历

2.3.3 改、查

2.3.2 删（pop、remove、del）

2.3.1 增（append、insert、extend）

2.3 列表list

2.2 字符串

2.1 变量

第2章 Python数据类型用法讲解

1.7 小结

1.6 利器6：Jupyter Notebook

1.5 利器5：Spyder

1.4 利器4：PyCharm IDE工具

1.3 利器3：Miniconda

1.2 利器2：Anaconda

1.1 利器1：Notepad编辑器

第1章 Python开发环境搭建

前言

内容简介

版权页

封面

封面

版权页

内容简介

前言

第1章 Python开发环境搭建

1.1 利器1：Notepad编辑器

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 小结

第2章 Python数据类型用法讲解

2.1 变量

2.2 字符串

2.3 列表list

2.3.1 增（append、insert、extend）

2.3.2 删（pop、remove、del）

2.3.3 改、查

2.3.4 列表的循环遍历

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 创建集合

2.4.2 集合的增、删

2.4.3 集合的交、并、补等操作

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 字典的删操作

2.5.4 字典的常用方法

2.5.5 有序字典

2.6 函数

2.7 小结

第3章 Python下的实际应用

3.1 Python连接MySQL数据库

3.2 Python连接MongoDB数据库

3.3 结巴分词和词云图

3.4 简单社交网络

3.5 JSON解析

3.6 OCR文字识别

3.7 pyecharts

3.8 stats简单统计分析

3.9 小结

第4章 异常样本识别

4.1 逻辑回归、交叉验证与欠采样

4.2 基于分布的异常样本识别

4.3 小结

第5章 自然语言处理案例——电商评论

5.1 数据加载与预处理

5.2 数据可视化

5.3 文本分析

5.4 情感分析

5.5 文本分类

5.6 小结

第6章 模型融合

6.1 分类模型的融合方法

6.2 回归模型的融合方法

6.3 小结

第7章 创建金融申请评分卡

7.1 变量选择

7.2 各变量按照ln（odds）进行分箱

7.3 计算WOE与IV值

7.4 逻辑回归建模

7.5 创建评分卡

7.6 申请评分卡的评价、使用与监控

7.7 小结

第8章 社交网络分析禹反欺诈

8.1 Neo4j的下载与安装

8.2 图形界面介绍

8.3 Cypher语言

8.4 Neo4j案例1——《天龙八部》的人物关系分析

8.5 Neo4j案例2——金融场景中的社交网络分析

8.6 Py2neo

8.7 小结

参考文献

附录A PyCharm安装步骤

附录B MyCQL安装步骤

附录C MongDB安装步骤

附录D Neo4j安装步骤

附录E jdk安装步骤