機器學習實戰培訓

機器學習實戰培訓(多名專家)課程介紹：

培訓收益
課程中通過細致講解，使學員掌握該技術的本質。具體收益包括：
1.掌握回歸算法及在實際場景中的應用；
2.掌握邏輯回歸及在實際場景中的應用；
3.掌握聚類算法及在實際場景中的應用；
4.掌握決策樹算法及在實際場景中的應用；
5.掌握集成學習算法及在實際場景中的應用；
6.掌握KNN算法和決策樹算法及在實際場景中的應用；
7.掌握PCA技術；
8.理解并掌握SVM算法原理和人臉識別技術。

培訓特色
本次培訓從實戰的角度對機器學習理論及應用技術進行了全面的剖析，并結合實際案例分析和探討機器學習的應用場景，給機器學習相關從業人員以指導和啟迪。

日程安排

第一天 上午
回歸算法理論與實戰（一）
  1.一元線性回歸
  2.代價函數
  3.梯度下降法
  4.使用梯度下降法實現一元線性回歸
  5.標準方程法
  6.使用sklearn實現一元線性回歸
  7.多元線性回歸
  8.使用sklearn實現多元線性回歸

第一天下午
回歸算法理論與實戰（二）
  9.特征縮放，交叉驗證法
  10.過擬合正則化
  11.嶺回歸
  12.sklearn實現嶺回歸
  13.LASSO回歸
  14.sklearn實現LASSO回歸
  15.線性回歸使用案例

邏輯回歸理論與實戰
  16.邏輯回歸
  17.正確率，召回率，F1指標
  18.sklearn實現邏輯回歸
  19.sklearn實現非線性邏輯回歸
  20.邏輯回歸使用案例

第二天上午
KNN算法和決策樹算法理論與實戰：
  1.KNN算法介紹
  2.python實現knn算法
  3.sklearn實現knn算法完成iris數據集分類

聚類算法理論與實戰：
  4.k-means算法原理
  5.k-means算法實現
  6.DBSCAN算法原理
  7.DBSCAN算法實現
  8.聚類案例分析

第二天 下午
決策樹算法理論與實戰：
  9.決策樹-信息熵,ID3,C4.5算法介紹
  10.sklearn實現決策樹
  11.決策樹-CART算法
  12.決策樹應用

第三天 上午
集成學習算法理論與實戰：
1.Bagging介紹與使用
2.隨機森林介紹與使用
3.Adaboost介紹與使用
4.Stacking和Voting介紹與使用
5.泰坦尼克號獲救人員預測項目

第三天 下午
主成分分析PCA： 6.PCA算法講解
  7.python實現PCA降維
  8.手寫數字降維可視化
  9.手寫數字降維預測

SVM算法理論與實戰：
  10.SVM算法原理
  11.SVM實現人臉識別

第四天 業內經驗交流

授課專家

蔣老師  清華大學博士，人工智能專家 機器學習，深度學習領域多年一線開發研究經驗，精通python、算法原理與編程實踐�，F就職于某大型國有科技公司從事大數據和人工智能的應用和開發。豐富的項目實戰經驗，對大數據的收集、處理、數據挖掘在實際應用中有深刻的認識。致力于利用大數據、人工智能在企業決策規劃、 語義理解、數據可視化方面的應用。具有多年授課培訓經驗，講課通熟易懂，代碼風格簡潔清晰。

覃老師  上海大學物理學碩士，創業公司合伙人，技術總監。機器學習，深度學習領域多年一線開發研究經驗，精通算法原理與編程實踐。曾使用Tensorflow，Caffe，Keras等深度學習框架完成過多項圖像，語音，nlp，搜索相關的人工智能實際項目，研發經驗豐富。擁有兩項國家專利。同時具有多年授課培訓經驗，講課通熟易懂，代碼風格簡潔清晰。

楊老師 計算機博士，目前就職于中科院某研究所，長期從事深度學習與機器學習研究工作，在NLP與CV領域有很深造詣，主持多項科技專項，并帶領團隊深入一線研發并落地，XXX視頻監控與分析系統、XXX輿情監控系統、XXX智能對話系統及 XXX森林防火無人機跟拍系統等。申請發明專利2項、部級科技進步二等獎一次，在SIGIR、CIKM及AAAI的國際會議發表多篇文章。

趙老師  計算機博士，目前主要研究方向包括電子推薦、智能決策和大數據分析等。主持國家自然科學基金2項、中國博士后科研基金、上海市浦江人才、IBM Shared University Research以及多項企業合作課題等項目。已在《管理科學學報》、《系統工程學報》、Knowledge and Information Systems ,Information Processing & Management，Information Systems Frontiers等國內外刊物和學術會議發表論文90多篇，其中被SCI、EI收錄40多篇。出版著作和教材《智能化的流程管理》、《客戶智能》、《商務智能（第四版）》、《商務智能 數據分析的管理視角（第三版）》、《數據挖掘實用案例集》等多部。

本課程結束頒發《機器學習高級工程師》證書，證書可作為專業技術人員職業能力考核的證明，以及專業技術人員崗位聘用、任職、定級和晉升職務的重要依據。

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