Python机器学习 数据分析与评分卡建模 微课版pdf电子书版本下载

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第1章 Python开发环境搭建 1

1.1 利器1：Notepad编辑器 2

1.2 利器2：Anaconda 3

1.3 利器3：Miniconda 8

1.4 利器4：PyCharm IDE工具 9

1.5 利器5：Spyder 11

1.6 利器6：Jupyter Notebook 11

1.7 小结 13

第2章 Python数据类型用法讲解 14

2.1 变量 14

2.2 字符串 15

2.3 列表list 24

2.3.1 增（append、insert、extend） 24

2.3.2 删（pop、remove、del） 25

2.3.3 改、查 25

2.3.4 列表的循环遍历 29

2.3.5 排序（sort，reverse） 29

2.3.6 列表的其他操作符 29

2.4 集合set 30

2.4.1 创建集合 30

2.4.2 集合的增、删 32

2.4.3 集合的交、并、补等操作 33

2.5 字典dictionary 34

2.5.1 字典的查找操作 35

2.5.2 字典的增、改操作 36

2.5.3 字典的删操作 37

2.5.4 字典的常用方法 38

2.5.5 有序字典 39

2.6 函数 40

2.7 小结 42

第3章 Python下的实际应用 43

3.1 Python连接MySQL数据库 43

3.2 Python连接MongoDB数据库 44

3.3 结巴分词和词云图 45

3.4 简单社交网络 47

3.5 JSON解析 52

3.6 OCR文字识别 54

3.7 pyecharts 57

3.8 stats简单统计分析 64

3.9 小结 66

第4章 异常样本识别 67

4.1 逻辑回归、交叉验证与欠采样 67

4.2 基于分布的异常样本识别 72

4.3 小结 83

第5章 自然语言处理案例——电商评论 84

5.1 数据加载与预处理 84

5.2 数据可视化 86

5.3 文本分析 89

5.4 情感分析 91

5.5 文本分类 93

5.6 小结 94

第6章 模型融合 95

6.1 分类模型的融合方法 96

6.2 回归模型的融合方法 101

6.3 小结 103

第7章 创建金融申请评分卡 104

7.1 变量选择 106

7.2 各变量按照ln（odds）进行分箱 112

7.3 计算WOE与IV值 121

7.4 逻辑回归建模 122

7.5 创建评分卡 125

7.6 申请评分卡的评价、使用与监控 129

7.7 小结 129

第8章 社交网络分析与反欺诈 130

8.1 Neo4j的下载与安装 131

8.2 图形界面介绍 134

8.3 Cypher语言 136

8.4 Neo4j案例1——《天龙八部》的人物关系分析 138

8.5 Neo4j案例2——金融场景中的社交网络分析 142

8.6 Py2neo 146

8.7 小结 148

参考文献 149

附录A PyCharm安装步骤 150

附录B MySQL安装步骤 153

附录C MongoDB安装步骤 161

附录D Neo4j安装步骤 166

附录E jdk安装步骤 170

附录F第三方包安装步骤 175