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炼数成金第五期-机器学习大算法与实战数据挖掘
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什么是机器学习？
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
课程目录:
第1课 机器学习概论
第2课 线性回归与Logistic。案例：电子商务业绩预测
第3课 岭回归，Lasso，变量选择技术。从一团乱麻中识别有用维度的技巧
第4课 降维技术。案例：业绩综合指标设计
第5课 线性分类器，Knn算法，朴素贝叶斯分类器，文本挖掘，案例：智能判断垃圾短信，通过文本挖掘给用户加标签，评论自动分析，用户流失预警
第6课 决策树，组合提升算法，bagging和adaboost，随机森林。案例：运营商用户分析
第7课 支持向量机，为什么能理解SVM的人凤毛麟角？
第8课 人工神经网络，单层感知器，线性神经网络，BP神经网络，基于梯度下降的学习算法，图像压缩和银行用户信用评估
第9课 通用逼近器径向基函数神经网络，在新观点下审视PDA和SVM。Hopfield联想记忆型神经网络。案例：字符识别，人脸识别
第10课 概率神经网络和信念贝叶斯分类器
第11课 聚类，孤立点判别。案例：推荐系统，自动品酒器，作弊识别，社会系统团体识别
课程目标：
熟悉课程里所介绍的各种算法的细节
懂得如何使用这些算法去解决实际问题
熟悉了解常用的机器学习和数据挖掘软件
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发表于 2015-5-14 02:36:29
发表于 2015-5-14 11:22:52
