机器学习应用实践 · 课程介绍
课程目标
机器学习技术已经逐步地应用到新兴互联网企业（如电子商务网站、搜索引擎、社交网站、互联网广告服务提供商等）、银行金融证券企业、电信运营等行业，给这些行业带来了一定的数据价值增值作用。
本课程主要讲解机器学习的各种算法模型，使用场景及优缺点，同时通过实战实验与实际业务的场景相结合，让学员掌握机器学习算法的常用工具、训练方法、机器学习模型评估方法及选择策略。
本次课程的算法实现以Python语言为程序代码，要求学员具备Python基础，讲师会提供培训过程中用到的数据集和Python示例代码。
培训大纲
| 时间 | 主题 | 知识点 |
| 第一天 | 1. 机器学习概述 | （1） 机器学习基础 （2） 机器学习方式 （3） 有监督、无监督和半监督 （4） 机器学习算法方式 |
| 2. 四大类机器学习模型与实现 | （1） 分类模型：识别问题，用户分级 （2） 聚类模型：细分问题、异常处理问题 （3） 关联模型：交叉推广问题 （4） 回归模型：动态定价，逾期与违约预测 | |
| 3. 机器学习项目的构建过程和机器学习工具 | （1） 机器学习项目的实现方式：Python准备 （2） 机器学习项目的组织结构 （3） 机器学习过程模型：训练建模、模型评估 （4） 成果发布：模型发布 （5） 机器学习工具原理 （6） 机器学习工具操作 | |
| 第二天 | 4. 线性回归模型及应用实践 | （1） 线性回归的算法原理及实现 （2） 线性回归算法的应用场景 （3） 线性回归的Python训练建模与预测应用 （4） 线性回归操作实验安排：Python实现 |
| 5. 逻辑回归模型及应用实践 | （1） 逻辑回归模型的算法原理及实现 （2） 逻辑回归的应用场景 （3） 逻辑回归的参数调优 （4） 逻辑回归的Python训练建模与预测应用 （5） 逻辑回归操作实验安排：Python实现 | |
| 6. 决策树模型及应用实践 | （1） 决策树算法原理及实现思路 （2） 决策树算法应用场景 （3） 决策树算法的参数调优 （4） 决策树模型的Python训练建模与预测应用 （5） 决策树操作实验安排：Python实现 | |
| 7. SVM支持向量机模型及应用 | （1） SVM算法原理及实现 （2） SVM应用场景 （3） SVM的参数调优与核函数 （4） SVM的Python训练建模与预测应用 （5） SVM操作实验安排：Python实现 | |
| 8. 随机森林模型及应用 | （1） 随机森林的思路和思想 （2） 随机森林的应用场景 （3） 随机森林的参数调优 （4） 随机森林算法的集成应用 （5） 随机森林的Python训练建模与预测应用 （6） 随机森林操作实验安排：Python实现 | |
| 第三天 | 9. xgboost/GBDT模型 | （1） xgboost/GBDT算法思想 （2） xgboost/GBDT在分类预测中的优势和场景 （3） xgboost实现GB和DT的高效调优 （4） xgboost/GBDT的Python应用操作 （5） xgboost/GBDT操作实验安排：Python实现 |
| 10. 神经网络模型：CNN和RNN | （1） 神经网络算法模型的原理及实现 （2） 常见的6个神经网络算法模型原理 （3） 深度学习框架TensorFlow实现及应用 （4） CNN深度学习算法的实现及应用 （5） 基于TensorFlow和keras的深度学习模型的训练、评估和预测 （6） 文本分类识别操作实验安排：Python实现 | |
| 11. 模型评估方法和模型选择， 大作业操作案例 | （1） 不同模型的评价方法指标 （2） 无监督机器学习的模型选择方法 （3） 有监督机器学习的模型选择方法 （4） 样本不平衡问题的处理 （5） 特征工程的问题对算法准确率的帮助 （6） 讲师给定一个数据集，对讲过的内容知识点，用一个项目串联起来实现一个完整的项目 |
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