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【課程目標(biāo)】

本課程為高級課程，專注于機器學(xué)習(xí)算法，原理，以及算法實現(xiàn)及優(yōu)化。

通過本課程的學(xué)習(xí)，達(dá)到如下目的：

1、熟悉常見的機器學(xué)習(xí)的算法。

2、掌握機器學(xué)習(xí)的算法原理，以及數(shù)據(jù)推導(dǎo)。

3、學(xué)會使用Python來實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)算法，以及優(yōu)化算法。

4、掌握scikit-learn擴展庫來實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)算法。

【授課對象】

IT系統(tǒng)部、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)開發(fā)部、大數(shù)據(jù)建模等IT技術(shù)人員。

【學(xué)員要求】

課程為實戰(zhàn)課程，要求：

1、每個學(xué)員自備一臺便攜機(必須)。

2、要求有Python開發(fā)基礎(chǔ)。

3、要求有基本的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的知識。

注：講師現(xiàn)場提供開源的安裝程序、擴展庫，以及現(xiàn)場分析的數(shù)據(jù)源。

【授課方式】

機器學(xué)習(xí)任務(wù) + 算法原理 + 數(shù)學(xué)推導(dǎo) + Python實現(xiàn)

從任務(wù)出發(fā)，了解算法原理，以及數(shù)學(xué)推導(dǎo)過程，全過程演練操作，讓學(xué)員在分析、分享、講授、總結(jié)、自我實踐過程中獲得能力提升。

【課程大綱】

第一部分：機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

1、機器學(xué)習(xí)簡介

2、機器學(xué)習(xí)的種類

監(jiān)督學(xué)習(xí)/無監(jiān)督學(xué)習(xí)/半監(jiān)督學(xué)習(xí)/強化學(xué)習(xí)

批量學(xué)習(xí)和在線學(xué)習(xí)

基于實例與基于模型

3、機器學(xué)習(xí)的主要戰(zhàn)挑

數(shù)據(jù)量不足

數(shù)據(jù)質(zhì)量差

無關(guān)特征

過擬合/擬合不足

4、機器學(xué)習(xí)任務(wù)

監(jiān)督：分類、回歸

無監(jiān)督：聚類、降維、關(guān)聯(lián)規(guī)則

5、機器學(xué)習(xí)基本過程

6、模型評估指標(biāo)

回歸：R^2, MAE/MSE/RMSE/MAPE

分類：Acc,Recall,Precision,F1，ROC曲線,AUC

7、模型評估方法

訓(xùn)練集/驗證集

交叉驗證

8、過擬合評估

過擬合檢驗

過擬合解決方法：正則化

正則化：

L1正則項

L2正則項

9、模型參數(shù)優(yōu)化

交叉驗證

網(wǎng)格搜索GridSearchCV

隨機搜索RandomizeSearchCV

10、機器學(xué)習(xí)常用庫

第二部分：回歸任務(wù)算法

1、線性回歸模型

一元線性回歸

多元線性回歸

2、線性回歸算法

損失函數(shù)

普通最小二乘法OLS

3、欠擬合解決方法

多項式回歸

4、過擬合的優(yōu)化算法：正則化

嶺回歸（Ridge）

套索回歸Lasso

ElasticNet回歸

各種算法的適用場景

5、超參優(yōu)化

6、大規(guī)模數(shù)據(jù)集回歸：迭代算法

隨機梯度下降

批量梯度下降

小批量梯度下降

7、梯度算法的關(guān)鍵問題

第三部分：邏輯回歸

1、邏輯回歸模型

2、邏輯回歸的算法

原理

數(shù)學(xué)推導(dǎo)

3、正則項處理

4、其它優(yōu)化：

迭代樣本的隨機選擇

變化的學(xué)習(xí)率

5、求解算法與懲罰項的關(guān)系

6、多分類處理

ovo

ovr

第四部分：線性判別分析

1、判別分析簡介

基本思想

2、判別分析算法

數(shù)學(xué)推導(dǎo)

類間/類內(nèi)散度矩陣

3、多分類處理

迭代樣本的隨機選擇

變化的學(xué)習(xí)率

4、求解算法與懲罰項的關(guān)系

第五部分：支持向量機

1、支持向量機簡介

作用：回歸、分類、異常檢測

適用場景

2、線性SVM分類

基本原理

支持向量

SMO算法

3、非線性SVM分類

4、常用核函數(shù)

線性核函數(shù)

多項式核

高斯RBF核

核函數(shù)的選擇原則

5、線性不可分處理：松弛系數(shù)

第六部分：決策樹

1、決策樹模型

2、構(gòu)建決策樹的三個關(guān)鍵問題

3、決策樹的訓(xùn)練

4、決策樹的可視化

5、決策樹常用算法

ID5

CART

6、正則化參數(shù)

7、決策樹預(yù)測的基本步驟

第七部分：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

工作原理：加法器、激活函數(shù)

適用場景

2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立步驟

3、BP算法實現(xiàn)

4、多層感知器MLP

隱藏層的數(shù)量

神經(jīng)元的個數(shù)

第八部分：樸素貝葉斯

1、貝葉斯簡介

條件概率

常見貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

2、樸素貝葉斯

算法實現(xiàn)

連續(xù)變量處理：高斯分布

3、拉普拉斯修正

第九部分：集成算法

1、分類模型優(yōu)化思想

2、優(yōu)化框架

Bagging

Boosting

3、Bagging集成

原理

隨機森林

4、Boosting集成

原理

AdaBoost

第十部分：無監(jiān)督算法

結(jié)束：課程總結(jié)與問題答疑。

傅老師

華為系大數(shù)據(jù)專家

計算機軟件與理論碩士研究生（研究方向：數(shù)據(jù)挖掘、搜索引擎）。在華為工作十年，五項國家專利，在華為工作期間獲得華為數(shù)項獎項，曾在英國、日本、荷蘭和比利時等海外市場做項目，對大數(shù)據(jù)有深入的研究。

傅老師專注于大數(shù)據(jù)分析與挖掘、機器學(xué)習(xí)等應(yīng)用技術(shù)，以及大數(shù)據(jù)系統(tǒng)部署解決方案。旨在將大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)建模應(yīng)用于行業(yè)及商業(yè)領(lǐng)域，解決行業(yè)實際的問題。

1、讓決策更科學(xué)：將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于運營決策，用大數(shù)據(jù)探索領(lǐng)域發(fā)展規(guī)律和行業(yè)發(fā)展趨勢，有效分析用戶需求，并預(yù)測用戶行為，最終實現(xiàn)市場變化預(yù)測，提升企業(yè)科學(xué)決策能力。

2、讓管理更高效：將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于企業(yè)管理，用大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)企業(yè)整體運營情況，診斷企業(yè)管理問題和風(fēng)險，全面理解組織、產(chǎn)品、人員、營銷、財務(wù)等要素間的相關(guān)性，實現(xiàn)企業(yè)資源的最優(yōu)化配置，提升企業(yè)管理效率。

3、讓營銷更精準(zhǔn)：將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于市場營銷，解決營銷中的用戶群細(xì)分和品牌定位，客戶價值評估，產(chǎn)品設(shè)計優(yōu)化，產(chǎn)品最優(yōu)定價等實際問題，實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷和精準(zhǔn)推薦，以最小的營銷成本實現(xiàn)最大化的營銷效果。

傅老師目前致力于將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于通信、金融、航空、電商、互聯(lián)網(wǎng)、政府等領(lǐng)域。傅老師的課程最大特色：實戰(zhàn)性強！“圍繞業(yè)務(wù)問題+搭建分析框架+運用分析方法+建立分析模型+熟悉分析工具+形成業(yè)務(wù)策略”。以商業(yè)問題為起點，基于實際的業(yè)務(wù)應(yīng)用場景（明確目的），搭建全面系統(tǒng)的業(yè)務(wù)框架和分析維度（分析思路），選擇最合適的方法（分析方法），深入淺出的理論講解（分析模型），使用簡單實用的工具操作（分析工具），對分析結(jié)果進行有效的解讀（數(shù)據(jù)可視化），最終形成具體的業(yè)務(wù)建議，實現(xiàn)業(yè)務(wù)分析/數(shù)據(jù)分析的閉環(huán)。

應(yīng)用類：

《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘綜合能力提升實戰(zhàn)》

《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)與沙盤》

《市場營銷大數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)培訓(xùn)》

《大數(shù)據(jù)建模與模型優(yōu)化實戰(zhàn)培訓(xùn)》

《大數(shù)據(jù)分析與挖掘之SPSS工具入門與提高》

《金融行業(yè)風(fēng)險預(yù)測模型實戰(zhàn)培訓(xùn)》

理論/認(rèn)知/戰(zhàn)略類：

《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及應(yīng)用創(chuàng)新》

《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》

《大數(shù)據(jù)時代的精準(zhǔn)營銷》

技術(shù)類：

《Hadoop大數(shù)據(jù)解決方案開發(fā)技術(shù)基礎(chǔ)培訓(xùn)》

《Python開發(fā)基礎(chǔ)實戰(zhàn)》

《大數(shù)據(jù)分析與挖掘之Python開發(fā)實戰(zhàn)》

《Python機器學(xué)習(xí)算法原理及優(yōu)化實現(xiàn)》

服務(wù)客戶:

傅老師曾提供過培訓(xùn)咨詢服務(wù)的客戶遍及通信、金融、交通、制造、政府等行業(yè)，包括華為、富士康、平安集團、中國銀行、招商銀行、光大銀行、中信銀行、交通銀行、廣電銀通、西部航空、海南航空、中國移動、中國聯(lián)通、中國電信、西部航空、安能物流、廣州地鐵、富維江森、東風(fēng)日產(chǎn)、神南礦業(yè)、公交集團、廣州稅務(wù)、良品鋪子等單位和公司。

金融行業(yè)培訓(xùn)客戶：

中國銀行：《大數(shù)據(jù)變革與商業(yè)模式創(chuàng)新》《大數(shù)據(jù)時代的精準(zhǔn)營銷》

廣發(fā)銀行：《大數(shù)據(jù)下的精準(zhǔn)營銷實戰(zhàn)》四期

中信銀行：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升實戰(zhàn)》叁期

交通銀行：《大數(shù)據(jù)時代的精準(zhǔn)營銷》

安信證券：《大數(shù)據(jù)時代下的金融發(fā)展》

平安集團：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》

平安產(chǎn)險：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》

平安壽險：《大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用實戰(zhàn)》

平安銀行：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》

農(nóng)業(yè)銀行：《Python大數(shù)據(jù)分析與挖掘》叁期

建設(shè)銀行：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》兩期

光大銀行：《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用實戰(zhàn)》四期

招商銀行：《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)與沙盤》四期

杭州銀貨通科技：《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展及應(yīng)用創(chuàng)新》

廣電銀通：《大數(shù)據(jù)綜合能力提升》

平安普惠金融：《Hadoop解決方案技術(shù)培訓(xùn)》

浦發(fā)銀行：《大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷》

金融壹帳通：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升實戰(zhàn)》

中金所：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》

……

通信行業(yè)培訓(xùn)客戶：

聯(lián)通研究院：《大數(shù)據(jù)預(yù)測建模優(yōu)化》

廣州電信：《大數(shù)據(jù)時代的精準(zhǔn)營銷》兩期

北京電信：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》

香港電信：《大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷實戰(zhàn)》

上海電信：《渠道大數(shù)據(jù)分析與挖掘思路及方法》兩期

河北電信：《數(shù)據(jù)化運營下的大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升實戰(zhàn)》

南京電信：《大數(shù)據(jù)視圖支撐精準(zhǔn)化營銷》

佛山電信：《數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其應(yīng)用培訓(xùn)》

泉州電信：《大數(shù)據(jù)挖掘、信息分析及應(yīng)用培訓(xùn)》

湖北聯(lián)通：《大數(shù)據(jù)分析與商業(yè)智能》

廣東聯(lián)通：《數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)培訓(xùn)》兩期

江蘇聯(lián)通：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》

吉林聯(lián)通：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升-中級》

烏魯木齊聯(lián)通：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》

上海移動：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘、建模及優(yōu)化》叁期

浙江移動：《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用實戰(zhàn)》

江蘇移動：《大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷技能提升實戰(zhàn)》

深圳移動：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》

廣西移動：《大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢及在公司營銷領(lǐng)域的應(yīng)用》

遼寧移動2期：《數(shù)據(jù)分析方法與經(jīng)營分析技巧》

泉州移動3期：《數(shù)說營銷—市場營銷數(shù)據(jù)分析與挖掘應(yīng)用》

德陽移動2期：《大數(shù)據(jù)挖掘與建模優(yōu)化實戰(zhàn)培訓(xùn)》

浙江移動：《大數(shù)據(jù)產(chǎn)品營銷能力提升》

四川移動：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升》

吉林移動：《數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)》；

貴州移動：《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)與沙盤》

海南移動：《基于大數(shù)據(jù)運營的用戶行為分析與精準(zhǔn)定位》

山東移動：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》

深圳移動：《大數(shù)據(jù)在行業(yè)內(nèi)外的應(yīng)用》

中國移動終端公司：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升培訓(xùn)》

中山移動：《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)與沙盤》

東莞移動：《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)與沙盤》

成都移動：《數(shù)字化運營下的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘》

眉山移動2期：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》

云浮移動：《大數(shù)據(jù)挖掘和信息提煉專項培訓(xùn)》

陽江移動：《小數(shù)據(jù)·大運營--運營數(shù)據(jù)的分析與挖掘》

德陽移動：《電信運營商市場營銷數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用典型案例》

陜西在線：《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)與沙盤》

四川在線：《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)與沙盤》

大連移動：《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)與沙盤》

內(nèi)蒙古移動：《大數(shù)據(jù)分析與Hadoop大數(shù)據(jù)解決方案》

貴州中移通信：《SPSS數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用實戰(zhàn)》

華為技術(shù)：《話務(wù)量預(yù)測與排班管理》

……

能源汽車交通行業(yè)培訓(xùn)客戶：

一汽解放錫柴：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》

廣東郵政：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升實戰(zhàn)》

深圳水務(wù)：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》

寧夏國電：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用》兩期

柳州上汽五菱：《大數(shù)據(jù)下的精準(zhǔn)營銷實戰(zhàn)》

東風(fēng)商用：《數(shù)說營銷實戰(zhàn)》

東風(fēng)日產(chǎn)：《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用實戰(zhàn)》兩期

富維江森（汽車）：《數(shù)字化運營下的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用培訓(xùn)》

廣州地鐵：《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)》兩期

廣州地鐵：《數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)建模實戰(zhàn)》兩期

西部航空：《數(shù)字化運營下的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用培訓(xùn)》

海南航空：《利用大數(shù)據(jù)營銷提升航線收益》

南方航空：《大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷實戰(zhàn)》兩期

北京機場貴賓公司：《市場營銷數(shù)據(jù)的分析》

深圳公交集團：《大數(shù)據(jù)與智慧交通》

延長殼牌：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升》

神南礦業(yè)：《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與應(yīng)用創(chuàng)新》

寶雞國電：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘》兩期

順豐快遞：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升實戰(zhàn)》

……

其它行業(yè)培訓(xùn)客戶：

嶺南集團：《大數(shù)據(jù)時代下的精準(zhǔn)營銷》

ABB：《大數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)培訓(xùn)》

頂新國際：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用創(chuàng)新》

索菲亞：《大數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)培訓(xùn)》

玫琳凱：《大數(shù)據(jù)思維與應(yīng)用》叁期

西部數(shù)據(jù)：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》

無限極：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》兩期

雅圖仕：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》

施耐德：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》叁期

廣州稅務(wù)：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)》叁期

YKK吉田拉鏈：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升培訓(xùn)》

富士康：《數(shù)據(jù)分析綜合能力提升培訓(xùn)》

貴州中煙：《互聯(lián)網(wǎng)+時代的大數(shù)據(jù)思維》

深圳欣盛商：《電商大數(shù)據(jù)分析》

安能物流：《大數(shù)據(jù)挖掘分析及應(yīng)用實戰(zhàn)》

良品鋪子：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》兩期

新時代集團：《問題的挖掘、分析—數(shù)據(jù)分析技巧》兩期培訓(xùn)

挑戰(zhàn)牧業(yè)：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》

易鑫集團：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》

贛州監(jiān)獄：《大數(shù)據(jù)時代的營銷》共三期培訓(xùn)

賀州學(xué)院：《大數(shù)據(jù)時代的人才培養(yǎng)》

……

【學(xué)員評價】

傅老師是我目前聽過的很少忽悠而多干貨的老師，能夠?qū)⒗碚撝v得深入淺出，將案例講深講透，將實戰(zhàn)講得易理解易操作。在課堂中，他能把枯燥的數(shù)據(jù)說得有生命，在課堂上，他能對學(xué)員關(guān)注和付出。我不是對數(shù)據(jù)很喜歡的人，但仍然在課堂中能夠感覺到數(shù)據(jù)的生命力。五天的課讓我進入到數(shù)據(jù)構(gòu)成的多彩、多維的世界，值得！

——學(xué)員分享

某金融行業(yè)---《大數(shù)據(jù)變革與商業(yè)模式創(chuàng)新》

傅老師運用全面翔實的案例和不拘一格的語言，全方位剖析大數(shù)據(jù)發(fā)展以來在工具、思維和文化上帶來的變革，生動闡述數(shù)據(jù)分析過程六部曲、數(shù)據(jù)戰(zhàn)略七大思維等經(jīng)典概述，立體呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)時代企業(yè)所面臨的機遇與挑戰(zhàn)。結(jié)合當(dāng)前關(guān)注焦點和時代熱點話題，傅老師現(xiàn)場分享了第一代傳統(tǒng)營銷、第二代互聯(lián)網(wǎng)營銷、第三代大數(shù)據(jù)營銷的進階升級和精準(zhǔn)營銷實戰(zhàn)應(yīng)用。在為學(xué)員呈現(xiàn)一場思維見識領(lǐng)域盛宴的同時，傅老師還與學(xué)員進行了積極互動和現(xiàn)場答疑，在相互交流中啟迪智慧、開拓思維，在思想碰撞中點燃大數(shù)據(jù)時代下的創(chuàng)新引擎，為全行在未來發(fā)展中進一步把握經(jīng)濟大勢、開展前瞻預(yù)判、實施精準(zhǔn)決策提供了重要思想指引。

吉林某企業(yè)——《數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用培訓(xùn)》 學(xué)員：張經(jīng)理

五天的培訓(xùn)，讓我對數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘有了進一步的了解，也學(xué)到了技術(shù)。以前參加過培訓(xùn)，兩天的培訓(xùn)我都覺得有時很難，而這次連續(xù)五天的培訓(xùn)，我聽課過程當(dāng)中既然感覺到時間過得很快。

貴州某運營商——《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)》 學(xué)員：劉經(jīng)理

傅老師的課程，開拓了我營銷的思維，大數(shù)據(jù)營銷，重在利用數(shù)據(jù)為營銷服務(wù)。用戶細(xì)分、用戶特征提取、營銷費用預(yù)算、客戶流失預(yù)警，原來可以這樣利用大數(shù)據(jù)，以后不再需要“拍腦袋”了,呵呵。

遼寧某運營商——《數(shù)據(jù)分析與經(jīng)營分析實戰(zhàn)培訓(xùn)》學(xué)員：于經(jīng)理

傅老師的課程全程高能，信息量巨大，我們已經(jīng)建議公司安排后續(xù)高級課程，期待再次學(xué)習(xí)，點贊！

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