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Python機器學習算法實戰(zhàn)

參加對象：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技術人員。

課程費用：電話咨詢

授課天數(shù)：2~3天

授課形式：內訓

聯(lián)系電話：4006-900-901 / 17717312667（小威）

微信咨詢&報名

課程背景 COURSE BACKGROUND

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

課程收益 PROGRAM BENEFITS

熟悉常見的機器學習的算法。
掌握機器學習的算法原理，以及數(shù)據(jù)推導。
學會使用Python來實現(xiàn)機器學習算法，以及優(yōu)化算法。
掌握scikit-learn擴展庫來實現(xiàn)機器學習算法。

課程大綱 COURSE OUTLINE

機器學習基礎
機器學習簡介
機器學習的種類
監(jiān)督學習/無監(jiān)督學習/半監(jiān)督學習/強化學習
批量學習和在線學習
基于實例與基于模型
機器學習的主要戰(zhàn)挑
數(shù)據(jù)量不足
數(shù)據(jù)質量差
無關特征
過擬合/擬合不足
機器學習任務
監(jiān)督：分類、回歸
無監(jiān)督：聚類、降維、關聯(lián)規(guī)則
機器學習基本過程
模型評估指標
回歸：R^2, MAE/MSE/RMSE/MAPE
分類：Acc,Recall,Precision,F1，ROC曲線,AUC
模型評估方法
訓練集/驗證集
交叉驗證
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
模型參數(shù)優(yōu)化
交叉驗證
網(wǎng)格搜索GridSearchCV
隨機搜索RandomizeSearchCV
機器學習常用庫

回歸任務算法
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
多項式回歸
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
超參優(yōu)化
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
梯度算法的關鍵問題
邏輯回歸
邏輯回歸模型
邏輯回歸的算法
原理
數(shù)學推導
正則項處理
其它優(yōu)化：
迭代樣本的隨機選擇
變化的學習率
求解算法與懲罰項的關系
多分類處理
ovo
ovr
線性判別分析
判別分析簡介
基本思想
判別分析算法
數(shù)學推導
類間/類內散度矩陣
多分類處理
迭代樣本的隨機選擇
變化的學習率
求解算法與懲罰項的關系

支持向量機
支持向量機簡介
作用：回歸、分類、異常檢測
適用場景
線性SVM分類
基本原理
支持向量
SMO算法
非線性SVM分類
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
線性不可分處理：松弛系數(shù)
決策樹
決策樹模型
構建決策樹的三個關鍵問題
決策樹的訓練
決策樹的可視化
決策樹常用算法
ID5
CART
正則化參數(shù)
決策樹預測的基本步驟

神經(jīng)網(wǎng)絡
神經(jīng)網(wǎng)絡模型
工作原理：加法器、激活函數(shù)
適用場景
神經(jīng)網(wǎng)絡的建立步驟
BP算法實現(xiàn)
多層感知器MLP
隱藏層的數(shù)量
神經(jīng)元的個數(shù)
樸素貝葉斯
貝葉斯簡介
條件概率
常見貝葉斯網(wǎng)絡
樸素貝葉斯
算法實現(xiàn)
連續(xù)變量處理：高斯分布
拉普拉斯修正

集成算法
分類模型優(yōu)化思想
優(yōu)化框架
Bagging
Boosting
Bagging集成
原理
隨機森林
Boosting集成
原理
AdaBoost
無監(jiān)督算法

結束：課程總結與問題答疑。