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機(jī)器學(xué)習(xí)算法在項(xiàng)目中的實(shí)戰(zhàn)

課程編號:34597

課程價格:¥21200/天

課程時長:2 天

課程人氣:399

行業(yè)類別:行業(yè)通用     

專業(yè)類別:管理技能 

授課講師:胡忠

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓(xùn)對象】


【培訓(xùn)收益】


介紹機(jī)器學(xué)習(xí),什么是機(jī)器學(xué)習(xí)
a) 簡單介紹機(jī)器學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)挖掘
b) 機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的基本概念和原理
c) 機(jī)器學(xué)習(xí)用來解決什么問題
一.機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景
1) 機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用場景之一------分類以及分類的應(yīng)用場景
a) 分類概念
b) 分類的應(yīng)用
c) 分類和聚類、推薦的區(qū)別
d) 分類工作原理
e) 分類中概念術(shù)語
f) 分類項(xiàng)目工作流
g) 如何定義預(yù)測變量
h) 線性分類器的介紹,及貝葉斯分類器
i) 決策樹分類器的介紹,及隨機(jī)森林分類器
j) 如何使用貝葉斯分類器和隨機(jī)森林分類器的代碼展示
2) 機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用場景之二------聚類以及聚類的應(yīng)用場景
a) 聚類概念
b) 聚類步驟流程
c) 聚類中的距離測度
d) 講解K-means聚類
e) K-means聚類算法展示
f) 聚類其他算法
g) 介紹TF-IDF
h) 歸一化
i) 微博聚類案例

3) 機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用場景之三------回歸以及回歸預(yù)測的應(yīng)用場景
a) 回歸的概念
b) 回歸的步驟和相關(guān)算法
c)邏輯回歸,嶺回歸,lasso回歸
d)回歸案例—預(yù)測房價,預(yù)測太陽黑子活動周期,預(yù)測電量等

二.機(jī)器學(xué)習(xí)的分類,聚類以及回歸的具體項(xiàng)目案例
a) 今日頭條,網(wǎng)易,騰訊新聞的新聞類目分類
b) 互聯(lián)網(wǎng)用戶畫像的聚類劃分
c) 北京,上海的房價預(yù)測;A股股價預(yù)測;居民用電量預(yù)測
三.機(jī)器學(xué)習(xí)在金融行業(yè)中經(jīng)典項(xiàng)目案例分析和實(shí)戰(zhàn)
a)銀行信用卡壞賬逾期率分析和預(yù)測
b)小微企業(yè)客戶質(zhì)量分類預(yù)測---小微企業(yè)授信業(yè)務(wù)復(fù)雜,風(fēng)險(xiǎn)評估成本高,信審周期相對長,企業(yè)和金融機(jī)構(gòu)間信息不對稱嚴(yán)重。使用金融科技的力量,通過公開數(shù)據(jù)來改善,甚至重構(gòu)小微企業(yè)授信的流程。
c)每日的回款金額預(yù)測---在互聯(lián)網(wǎng)金融信貸業(yè)務(wù)中,單個資產(chǎn)標(biāo)的金額小且復(fù)雜多樣,給出借人或機(jī)構(gòu)帶來巨大的資金管理壓力。使用金融科技的力量,利用提供的數(shù)據(jù),預(yù)測資產(chǎn)組合在未來一段時間內(nèi)每日的回款金額。
四.深度學(xué)習(xí)的的互聯(lián)網(wǎng)公司中經(jīng)典項(xiàng)目案例分析和實(shí)戰(zhàn)
a)搜索引擎意圖識別項(xiàng)目,搜索召回排序算法
b)互聯(lián)網(wǎng)電商廣告CTR廣告點(diǎn)擊率預(yù)估項(xiàng)目 

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