Python机器学习——数据分析与评分卡建模(微课版)

封面 1 扉页 2 内容简介 3 版权页 3 前言 4 目录 6 1章 Python开发环境搭建 9 1.1 利器1:Notepad编辑器 10 1.2 利器2:Anaconda 11 1.3 利器3:Miniconda 16 1.4 利器4:Py Charm IDE工具 17 1.5 利器5:Spyder 19 1.6 利器6:Jupyter Notebook 19 1.7 小结 21 第2章 Python数据类型用法讲解 22 2.1 变量 22 2.2 字符串 23 2.3 列表list 32 2.4 集合set 38 2.5 字典dictionary 42 2.6 函数 48 2.7 小结 50 第3章 Python下的实际应用 51 3.1 Python连接MySQL数据库 51 3.2 Python连接MongoDB数据库 52 3.3 结巴分词和词云图 53 3.4 简单社交网络 55 3.5 JSON解析 60 3.6 OCR文字识别 62 3.7 pyecharts 65 3.8 stats简单统计分析 72 3.9 小结 74 第4章 异常样本识别 75 4.1 逻辑回归、交叉验证与欠采样 75 4.2 基于分布的异常样本识别 80 4.3 小结 91 第5章 自然语言处理案例———电商评论 92 5.1 数据加载与预处理 92 5.2 数据可视化 94 5.3 文本分析 97 5.4 情感分析 99 5.5 文本分类 101 5.6 小结 102 第6章 模型融合 103 6.1 分类模型的融合方法 104 6.2 回归模型的融合方法 109 6.3 小结 111 第7章 创建金融申请评分卡 112 7.1 变量选择 114 7.2 各变量按照ln(odds)进行分箱 120 7.3 计算 WOE与IV值 129 7.4 逻辑回归建模 130 7.5 创建评分卡 133 7.6 申请评分卡的评价、使用与监控 137 7.7 小结 137 第8章 社交网络分析与反欺诈 138 8.1 Neo4j的下载与安装 139 8.2 图形界面介绍 142 8.3 Cypher语言 144 8.4 Neo4j案例1———《天龙八部》的人物关系分析 146 8.5 Neo4j案例2———金融场景中的社交网络分析 150 8.6 Py2neo 154 8.7 小结 156 正文结束 156 参考文献 157 附录A PyCharm安装步骤 158 附录B MySQL安装步骤 161 附录C Mongo DB安装步骤 ?2_藍 169 附录D Neo4j安装步骤 174 附录E jdk安装步骤 178 附录F 第三方包安装步骤 183 图书资源支持 185