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機器學習算法在項目中的實戰

課程編號：34597

課程價格：￥21200/天

課程時長：2 天

課程人氣：402

行業類別：行業通用     

專業類別：管理技能 

授課講師：胡忠

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】


【培訓收益】


介紹機器學習，什么是機器學習
a) 簡單介紹機器學習，數據挖掘
b) 機器學習和數據挖掘的基本概念和原理
c) 機器學習用來解決什么問題
一．機器學習的應用場景
1) 機器學習應用場景之一------分類以及分類的應用場景
a) 分類概念
b) 分類的應用
c) 分類和聚類、推薦的區別
d) 分類工作原理
e) 分類中概念術語
f) 分類項目工作流
g) 如何定義預測變量
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，及隨機森林分類器
j) 如何使用貝葉斯分類器和隨機森林分類器的代碼展示
2) 機器學習應用場景之二------聚類以及聚類的應用場景
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) 機器學習應用場景之三------回歸以及回歸預測的應用場景
a) 回歸的概念
b) 回歸的步驟和相關算法
c）邏輯回歸，嶺回歸，lasso回歸
d）回歸案例—預測房價，預測太陽黑子活動周期，預測電量等

二．機器學習的分類，聚類以及回歸的具體項目案例
a) 今日頭條，網易，騰訊新聞的新聞類目分類
b) 互聯網用戶畫像的聚類劃分
c) 北京，上海的房價預測；A股股價預測；居民用電量預測
三．機器學習在金融行業中經典項目案例分析和實戰
a)銀行信用卡壞賬逾期率分析和預測
b)小微企業客戶質量分類預測---小微企業授信業務復雜，風險評估成本高，信審周期相對長，企業和金融機構間信息不對稱嚴重。使用金融科技的力量，通過公開數據來改善，甚至重構小微企業授信的流程。
c)每日的回款金額預測---在互聯網金融信貸業務中，單個資產標的金額小且復雜多樣，給出借人或機構帶來巨大的資金管理壓力。使用金融科技的力量，利用提供的數據，預測資產組合在未來一段時間內每日的回款金額。
四．深度學習的的互聯網公司中經典項目案例分析和實戰
a)搜索引擎意圖識別項目，搜索召回排序算法
b)互聯網電商廣告CTR廣告點擊率預估項目 

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