Python機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)
培訓(xùn)講師:尹傳亮
講師背景:
尹傳亮——平安金融高級(jí)工程師10年以上的IT工作經(jīng)驗(yàn),研發(fā)出身,在產(chǎn)品設(shè)計(jì),項(xiàng)目管理均有著豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。14-15年,作為產(chǎn)品經(jīng)理,參與公司爬蟲(chóng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)。15-16年,作為項(xiàng)目負(fù)責(zé)人,帶隊(duì)在華為實(shí)施爬蟲(chóng)項(xiàng)目,并在期間打磨爬蟲(chóng)系統(tǒng),數(shù)據(jù)爬取 詳細(xì)>>
Python機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)詳細(xì)內(nèi)容
Python機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)
Python機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)戰(zhàn)【課程目標(biāo)】
本課程為高級(jí)課程,專(zhuān)注于機(jī)器學(xué)習(xí)算法,原理,以及算法實(shí)現(xiàn)及優(yōu)化。
通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),達(dá)到如下目的:
熟悉常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)的算法。
掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的算法原理,以及數(shù)據(jù)推導(dǎo)。
學(xué)會(huì)使用Python來(lái)實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法,以及優(yōu)化算法。
掌握scikit-learn擴(kuò)展庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
【授課時(shí)間】
2-3天時(shí)間
【授課對(duì)象】
IT系統(tǒng)部、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)部、大數(shù)據(jù)建模等IT技術(shù)人員。
【學(xué)員要求】
課程為實(shí)戰(zhàn)課程,要求:
每個(gè)學(xué)員自備一臺(tái)便攜機(jī)(必須)。
要求有Python開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)。
要求有基本的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的知識(shí)。
注:講師現(xiàn)場(chǎng)提供開(kāi)源的安裝程序、擴(kuò)展庫(kù),以及現(xiàn)場(chǎng)分析的數(shù)據(jù)源。
【授課方式】
機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù) + 算法原理 + 數(shù)學(xué)推導(dǎo) + Python實(shí)現(xiàn)
從任務(wù)出發(fā),了解算法原理,以及數(shù)學(xué)推導(dǎo)過(guò)程,全過(guò)程演練操作,讓學(xué)員在分析、分享、講授、總結(jié)、自我實(shí)踐過(guò)程中獲得能力提升。
【課程大綱】
機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介
機(jī)器學(xué)習(xí)的種類(lèi)
監(jiān)督學(xué)習(xí)/無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)/半監(jiān)督學(xué)習(xí)/強(qiáng)化學(xué)習(xí)
批量學(xué)習(xí)和在線學(xué)習(xí)
基于實(shí)例與基于模型
機(jī)器學(xué)習(xí)的主要戰(zhàn)挑
數(shù)據(jù)量不足
數(shù)據(jù)質(zhì)量差
無(wú)關(guān)特征
過(guò)擬合/擬合不足
機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)
監(jiān)督:分類(lèi)、回歸
無(wú)監(jiān)督:聚類(lèi)、降維、關(guān)聯(lián)規(guī)則
機(jī)器學(xué)習(xí)基本過(guò)程
模型評(píng)估指標(biāo)
回歸:R^2, MAE/MSE/RMSE/MAPE
分類(lèi):Acc,Recall,Precision,F1,ROC曲線,AUC
模型評(píng)估方法
訓(xùn)練集/驗(yàn)證集
交叉驗(yàn)證
過(guò)擬合評(píng)估
過(guò)擬合檢驗(yàn)
過(guò)擬合解決方法:正則化
正則化:
L1正則項(xiàng)
L2正則項(xiàng)模型參數(shù)優(yōu)化
交叉驗(yàn)證
網(wǎng)格搜索GridSearchCV
隨機(jī)搜索RandomizeSearchCV
機(jī)器學(xué)習(xí)常用庫(kù)
回歸任務(wù)算法
線性回歸模型
一元線性回歸
多元線性回歸
線性回歸算法
損失函數(shù)
普通最小二乘法OLS
欠擬合解決方法
多項(xiàng)式回歸
過(guò)擬合的優(yōu)化算法:正則化
嶺回歸(Ridge)
套索回歸Lasso
ElasticNet回歸
各種算法的適用場(chǎng)景
超參優(yōu)化
大規(guī)模數(shù)據(jù)集回歸:迭代算法
隨機(jī)梯度下降
批量梯度下降
小批量梯度下降
梯度算法的關(guān)鍵問(wèn)題
邏輯回歸
邏輯回歸模型
邏輯回歸的算法
原理
數(shù)學(xué)推導(dǎo)
正則項(xiàng)處理
其它優(yōu)化:
迭代樣本的隨機(jī)選擇
變化的學(xué)習(xí)率
求解算法與懲罰項(xiàng)的關(guān)系
多分類(lèi)處理
ovo
ovr
線性判別分析
判別分析簡(jiǎn)介
基本思想
判別分析算法
數(shù)學(xué)推導(dǎo)
類(lèi)間/類(lèi)內(nèi)散度矩陣
多分類(lèi)處理
迭代樣本的隨機(jī)選擇
變化的學(xué)習(xí)率
求解算法與懲罰項(xiàng)的關(guān)系
支持向量機(jī)
支持向量機(jī)簡(jiǎn)介
作用:回歸、分類(lèi)、異常檢測(cè)
適用場(chǎng)景
線性SVM分類(lèi)
基本原理
支持向量
SMO算法
非線性SVM分類(lèi)
常用核函數(shù)
線性核函數(shù)
多項(xiàng)式核
高斯RBF核
核函數(shù)的選擇原則
線性不可分處理:松弛系數(shù)
決策樹(shù)
決策樹(shù)模型
構(gòu)建決策樹(shù)的三個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題
決策樹(shù)的訓(xùn)練
決策樹(shù)的可視化
決策樹(shù)常用算法
ID5
CART
正則化參數(shù)
決策樹(shù)預(yù)測(cè)的基本步驟
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
工作原理:加法器、激活函數(shù)
適用場(chǎng)景
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立步驟
BP算法實(shí)現(xiàn)
多層感知器MLP
隱藏層的數(shù)量
神經(jīng)元的個(gè)數(shù)
樸素貝葉斯
貝葉斯簡(jiǎn)介
條件概率
常見(jiàn)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
樸素貝葉斯
算法實(shí)現(xiàn)
連續(xù)變量處理:高斯分布
拉普拉斯修正
集成算法
分類(lèi)模型優(yōu)化思想
優(yōu)化框架
Bagging
Boosting
Bagging集成
原理
隨機(jī)森林
Boosting集成
原理
AdaBoost
無(wú)監(jiān)督算法
結(jié)束:課程總結(jié)與問(wèn)題答疑。
尹傳亮老師的其它課程
Python開(kāi)發(fā)語(yǔ)言基礎(chǔ)實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)【課程目標(biāo)】Python已經(jīng)成為穩(wěn)居前三的最受歡迎的語(yǔ)言之一,它簡(jiǎn)單易用、跨平臺(tái)、功能強(qiáng)大、擴(kuò)展性強(qiáng),而且能夠?qū)⑵渌Z(yǔ)言編寫(xiě)的程序融合起來(lái),實(shí)現(xiàn)無(wú)縫連接,號(hào)稱(chēng)是萬(wàn)能膠水語(yǔ)言。本課程為Python語(yǔ)言基礎(chǔ)學(xué)習(xí),通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),達(dá)到如下目的:全面掌握Python語(yǔ)言以及其編程思想。掌握Python基本格式,以及常用的6種基本語(yǔ)句
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Python課程 06.19
Python課程一、數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摂?shù)據(jù)挖掘的基本任務(wù)與步驟:目標(biāo)、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)預(yù)處理、建模、模型評(píng)價(jià)有監(jiān)督學(xué)習(xí)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法模型Sklean數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫(kù)介紹大數(shù)據(jù)建模常見(jiàn)問(wèn)題問(wèn)題引出:客戶行為分析-用戶用電異常的識(shí)別二、Python編程快速入門(mén)Python編程環(huán)境與語(yǔ)法快速入門(mén)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu):字符串處理及應(yīng)用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu):列表、元組、集合、
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Python實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)培訓(xùn)【課程目標(biāo)】Python已經(jīng)成為數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的首選語(yǔ)言,作為除了Java、C/C++/C#外最受歡迎的語(yǔ)言。本課程基于Python工具來(lái)實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目?;跇I(yè)務(wù)問(wèn)題,在數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)過(guò)程指導(dǎo)下,采用Python分析工具,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的每一步操作,從數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)可視化,到最終數(shù)據(jù)挖掘結(jié)
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Python運(yùn)用 06.19
PYTHON數(shù)據(jù)分析第一模塊:python語(yǔ)言基礎(chǔ)知識(shí)0.5H1.python簡(jiǎn)介2.python的特征3.第一個(gè)python程序4.搭建開(kāi)發(fā)環(huán)境5.python的開(kāi)發(fā)工具6.不同平臺(tái)下的python第二模塊:Python的基本語(yǔ)法2H1.Python的文件類(lèi)型2.Python的編碼規(guī)則3.變量和常量4.數(shù)據(jù)類(lèi)型5.運(yùn)算符與表達(dá)式第三模塊:python的控制
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大數(shù)據(jù)變革與商業(yè)模式創(chuàng)新【課程目標(biāo)】大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨,大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略已經(jīng)上升到國(guó)家意志,擁有大數(shù)據(jù)的規(guī)模和利用大數(shù)據(jù)的能力已經(jīng)成為國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力的一種體現(xiàn),大數(shù)據(jù)的重要性已經(jīng)毋庸置疑。本課程圍繞大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè),從大數(shù)據(jù)的基本面出發(fā),分析大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值;大數(shù)據(jù)作為工具,如何幫助企業(yè)提升運(yùn)營(yíng)效率,提升企業(yè)利潤(rùn);再到大數(shù)據(jù)引起的思維變革,怎樣改變企業(yè)管理、社會(huì)治理的思維;
講師:尹傳亮詳情
大數(shù)據(jù)時(shí)代的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)【課程目標(biāo)】本課程從實(shí)際的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)問(wèn)題出發(fā),了解大數(shù)據(jù)在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域的價(jià)值以及應(yīng)用。并對(duì)大數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)進(jìn)行了介紹,通過(guò)從大量的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)中分析潛在的客戶特征,挖掘客戶行為特點(diǎn),實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo),幫助市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)團(tuán)隊(duì)深入理解業(yè)務(wù)運(yùn)作,支持業(yè)務(wù)策略制定以及營(yíng)銷(xiāo)決策。通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),達(dá)到如下目的:了解大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)內(nèi)容,掌握大數(shù)據(jù)在營(yíng)銷(xiāo)中的應(yīng)用。
講師:尹傳亮詳情
大數(shù)據(jù)挖掘工具:SPSSStatistics入門(mén)與提高【課程目標(biāo)】隨著大數(shù)據(jù)分析的需求越來(lái)越旺盛,大數(shù)據(jù)分析工具也越來(lái)越琳瑯滿目,然而,絕大多數(shù)的分析工具都只具有單一用途,無(wú)法滿足企業(yè)的復(fù)雜的多樣化的全面的業(yè)務(wù)分析需求,因此分析工具的選擇成為了一個(gè)挑戰(zhàn)。一個(gè)良好的分析工具必須滿足如下要求:易學(xué)易用易操作。分析效率要高。滿足業(yè)務(wù)分析需求。如果要說(shuō)前兩個(gè)要求,顯
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數(shù)據(jù)分析與建模 06.19
數(shù)據(jù)分析與建模第一章數(shù)據(jù)分析與大數(shù)據(jù)平臺(tái)1.大數(shù)據(jù)相關(guān)概念2.大數(shù)據(jù)特征3.大數(shù)據(jù)平臺(tái)簡(jiǎn)介第二章數(shù)據(jù)分析流程1.數(shù)據(jù)分析2.數(shù)據(jù)分析工具3.數(shù)據(jù)分析流程4.典型模型場(chǎng)景第三章重要的python庫(kù)1.NumPy2.pandas3.matplotlib4.IPython與Jupyter5.SciPy6.scikit-learn7statsmodels第4章Num
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Hadoop大數(shù)據(jù)解決方案平臺(tái)技術(shù)培訓(xùn)【課程目標(biāo)】Hadoop作為開(kāi)源的云計(jì)算平臺(tái),為大數(shù)據(jù)處理提供了一整套解決方案,應(yīng)用非常廣泛。Hadoop作為一個(gè)平臺(tái)框架,包括了如何存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù),如何處理海量數(shù)據(jù),以及相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)流處理、數(shù)據(jù)分析和挖掘算法庫(kù),等等。本課程主要介紹Hadoop的思想、原理,以及重要技術(shù)等相關(guān)知識(shí)。通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),達(dá)到如
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