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【使用Python进行城市研究系列课程4】城市研究中的Python机器学习实践

¥68
学习人数 5
课时数量 3课时
课程介绍:

【讲师自我介绍】

 毕业于美国哥伦比亚大学城市规划专业。专业的数据分析师,曾任职于国内一流城市规划院、摩拜单车,现就职于国内一流的城市交通规划设计研究机构。既经历过传统规划院的训练,又在最火热的互联网企业中得到过熏陶。在城市大数据研究、空间数据挖掘、机器学习等领域,均积累了丰富的城市研究与规划的实战经验。


【课程主要内容】

此课程为【使用Python进行城市研究系列课程】的专题课程4。

AlphaGo的异军突起,将人工智能重新带回人们的视野。大数据和人工智能正在对越来越多的行业带来变革。对城市规划师来说,大数据的抓取、清洗和处理往往成为了技术的门槛,受限于专业背景,城市规划及相关行业从业者仍然难以将机器学习融入到城市分析中。本专题课程将基于讲师工作科研经验,对城市研究中的机器学习案例进行介绍。同时,对Python中流行的机器学习模块scikit-learn进行讲解。通过两个机器学习实战演练,使学员能够快速上手Python中机器学习模块在城市研究中的使用方法。


Why Python?

应用最为广泛的编程语言之一,在数据分析行业有着较为广泛的应用

兼容性、拓展性较好,适合多语言多场景的开发协作

对规划师熟悉的ArcGIS、Rhino等,已有较好的支持与成熟的应用

应用场景遍及数据分析的各个环节:抓取、清洗、可视化、机器学习建模

语法清晰易懂,上手较快


学会Python,你可以:

定制抓取所需的互联网数据,不受抓取软件限制

快速批量处理同格式文件,提高文件处理效率

轻松计算、更改和处理大体量文件,弥补Excel不足

构建机器学习模型,解决更多城市分析问题


购买课程后,将能在讨论区与老师持续交流切磋,解答疑惑!



【使用Python进行城市研究系列课程】点击查看其它课程

专题课程1:面向城市规划分析的Python基础语法入门

专题课程2:使用Python获取常用城市数据

专题课程3:使用Python进行大数据清洗、处理与复杂统计

专题课程4:城市研究中的Python机器学习实践


【课程大纲】

第1节课:城市研究中的机器学习案例与尝试

1、机器学习基本概念

2、机器学习在城市研究中的尝试与案例


第2节课:机器学习实战:Python+Sklearn北京房价预测模型

1、sklearn上手实战

2、搭建简易模型对房价进行补全预测


第3节课:机器学习实战:使用Python+Sklearn进行用地聚类识别

1、非监督分类的实战演练(kmeans)

2、肘部法确认kmeans的分类数量



【局部内容展示】





















版权声明:
本课程讲师已授权城市数据派发布本视频,任何组织或个人在未得到讲师和城市数据派同意的情况下,都不得翻录、下载或以任何形式发布本视频内容。
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