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机器学习算法
课程编号:DT304
课程概述
本课程讲解了常见的机器学习的基本知识、常见算法,包括回归算法、人工神经网络、决策树、K-Means聚类、朴素贝叶斯、支持向量机等常见算法,讲师会基于一些具体的案例,详细讲解算法的原理、实现及评估、优化等,学员通过学习,能够理解常见算法,并基于这些算法解决一些实际问题。本课程的操作由讲师演示操作完成。
课程纲要
  • 机器学习基础知识
  • 模型评估及应用
  • 一元线性回归建模及评估
  • 多元线性回归建模及评估
  • 非线性回归
  • 不满足线性回归的前置条件的处理
  • 逻辑回归
  • 人工神经网络基础
  • MP模型及感知器
  • 前馈网络及BP算法
  • 朴素贝叶斯
  • 支持向量机
  • 决策树分类算法
培训对象
  • 算法工程师、数据挖掘工程师、大数据开发工程师、大数据架构师、大数据分析师
学员收益
  • 了解机器学习的实质
  • 掌握常见的机器学习算法的原理和实现方法
  • 能选择合适的算法去处理不同的问题
  • 能使用阿里云机器学习PAI解决实际问题
基本要求
  • 具备一定的数据基础知识,包括线性代数、高等数学、概率统计等
  • 具备一定的编程能力,掌握一门编程语言,以Python为佳
  • 了解关系型数据库或者常见的大数据产品MaxCompute、Hive等,有数据处理经验为佳
培训信息
培训形式
面授+讲师演示
培训时长
3天
人数上限
15人
适用环境
公共云&专有云

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