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      達內數據挖掘與機器學習算法階段(線上教學)培訓課程大綱

      • 發布:Java培訓
      • 來源:Java教程
      • 時間:2019-04-23 11:43

      算法基礎

      統計學基礎

      統計學是關于認識客觀現象總體數量特征和數量關系的科學。學習本課程的目的在于使學生掌握收集、處理、分析、解釋數據的能力,并能從數據中得出結論或結果。能夠通過搜集、整理、分析統計資料,認識客觀現象數量規律性,并應用于所專修的專業領域去解決實際問題。

      R 語言基礎

      R 是用于統計分析、繪圖的語言和操作環境,它是一個用于統計計算和統計制圖的優秀工具

      算法模型

      回歸模型

      回歸模型研究的問題因變量(y)和一個或多個自變量(x)的函數關系,可以用于預測,是現代預測學的基礎。此外也可以用于分類。學習的算法有:最小二乘回歸、逐步回歸、嶺回歸、 LASSO 回歸、LAR 回歸等

      正則化模型

      正則化模型的思想是基于一個基礎模型(比如最小二乘回歸)引入懲罰措施,目的是使模型具有更好的泛化能力

      決策樹模型

      數據挖掘中決策樹是一種常用算法模型,既可以用來作預測,也可以用于數據分類。決策樹建立的模型不是函數式,而是一個決策樹,易于理解。學習的算法有:ID3 算法樹、C4.5 算法樹、 CART 算法樹等

      判別模型

      判別模型模型的特點基于樣本數據建立判別函數,通過判別函數判別新樣本的類歸屬問題。學習的算法有:Fisher 判別、K- 最近鄰判別法等。

      集成模型

      集成模型的特點將多個弱模型組合在一起。所以可以提高模型的精度和準確度。所以深受歡迎。學習的算法有:Bagging 算法、Boosting 算法、Random Forest 算法等。

      聚類模型

      聚類算法的特點一般是基于距離度量來對數據做聚類分析。學習的算法有:層次聚類法、K-Means 聚類等

      貝葉斯模型

      貝葉斯模型的核心思想是基于貝葉斯公式(定理),是一個種概率模型,可以應用自動推理,文本分析等領域。學習的算法有:樸素貝葉斯分類器、貝葉斯信念網絡等

      SVM 模型

      支持向量機主要解決分類問題,擅長處理高維數據,多應用于模式識別領域,比如手寫體識別,圖片識別等場景。

      推薦系統模型

      主要基于 ALS 算法實現基于用戶的推薦和基于物品的推薦。推薦系統模型是購物平臺或新聞訊息平臺使用較多的一種模型實現。

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