4006-900-901

Python机器学习算法实战

参加对象:IT系统部、大数据系统开发部、大数据建模等IT技术人员。
课程费用:电话咨询
授课天数:2~3天
授课形式:内训
联系电话:4006-900-901 / 13812819979(Mia Zhou)

微信咨询&报名:Mia Zhou

课程背景  COURSE BACKGROUND

本课程为高级课程,专注于机器学习算法,原理,以及算法实现及优化。

课程收益  PROGRAM BENEFITS

熟悉常见的机器学习的算法。
掌握机器学习的算法原理,以及数据推导。
学会使用Python来实现机器学习算法,以及优化算法。
掌握scikit-learn扩展库来实现机器学习算法。

课程大纲  COURSE OUTLINE

机器学习基础
机器学习简介
机器学习的种类
监督学习/无监督学习/半监督学习/强化学习
批量学习和在线学习
基于实例与基于模型
机器学习的主要战挑
数据量不足
数据质量差
无关特征
过拟合/拟合不足
机器学习任务
监督:分类、回归
无监督:聚类、降维、关联规则
机器学习基本过程
模型评估指标
回归:R^2, MAE/MSE/RMSE/MAPE
分类:Acc,Recall,Precision,F1,ROC曲线,AUC
模型评估方法
训练集/验证集
交叉验证
过拟合评估
过拟合检验
过拟合解决方法:正则化
正则化:
L1正则项
L2正则项
模型参数优化
交叉验证
网格搜索GridSearchCV
随机搜索RandomizeSearchCV
机器学习常用库

回归任务算法
线性回归模型
一元线性回归
多元线性回归
线性回归算法
损失函数
普通最小二乘法OLS
欠拟合解决方法
多项式回归
过拟合的优化算法:正则化
岭回归(Ridge)
套索回归Lasso
ElasticNet回归
各种算法的适用场景
超参优化
大规模数据集回归:迭代算法
随机梯度下降
批量梯度下降
小批量梯度下降
梯度算法的关键问题
逻辑回归
逻辑回归模型
逻辑回归的算法
原理
数学推导
正则项处理
其它优化:
迭代样本的随机选择
变化的学习率
求解算法与惩罚项的关系
多分类处理
ovo
ovr
线性判别分析
判别分析简介
基本思想
判别分析算法
数学推导
类间/类内散度矩阵
多分类处理
迭代样本的随机选择
变化的学习率
求解算法与惩罚项的关系

支持向量机
支持向量机简介
作用:回归、分类、异常检测
适用场景
线性SVM分类
基本原理
支持向量
SMO算法
非线性SVM分类
常用核函数
线性核函数
多项式核
高斯RBF核
核函数的选择原则
线性不可分处理:松弛系数
决策树
决策树模型
构建决策树的三个关键问题
决策树的训练
决策树的可视化
决策树常用算法
ID5
CART
正则化参数
决策树预测的基本步骤

神经网络
神经网络模型
工作原理:加法器、激活函数
适用场景
神经网络的建立步骤
BP算法实现
多层感知器MLP
隐藏层的数量
神经元的个数
朴素贝叶斯
贝叶斯简介
条件概率
常见贝叶斯网络
朴素贝叶斯
算法实现
连续变量处理:高斯分布
拉普拉斯修正

集成算法
分类模型优化思想
优化框架
Bagging
Boosting
Bagging集成
原理
随机森林
Boosting集成
原理
AdaBoost
无监督算法

结束:课程总结与问题答疑。

我们的服务  OUR SERVICES
服务流程

业务范畴
量身定制化的经典内训课程
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劳动法
培训发展
职业技能
市场营销
经营股权
战略管理
行政商务
财务管理
研发管理
生产管理
物流管理
采购管理
职业素养
通用管理
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人力资源
劳动法
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