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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

如果您有任何问题，请通过下面的方式咨询，我们会在24小时内答复您：

educationservice@alibabacloud.com

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