算法與應(yīng)用進(jìn)階實(shí)操
算法介紹
算法分類
算法學(xué)習(xí)路徑
回歸算法、模型評(píng)估、K近鄰算法
決策樹與隨機(jī)森林算法、支持向量機(jī)
貝葉斯算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Adaboost算法
EM算法、貝葉斯算法
機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)應(yīng)用
機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)算法與數(shù)據(jù)應(yīng)用
案例一（挖掘背景與目標(biāo)、數(shù)據(jù)抽樣、數(shù)據(jù)探索分析、數(shù)據(jù)預(yù)處理、構(gòu)建專家樣本、模型建模）
案例二（數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)推薦實(shí)戰(zhàn)，講師指導(dǎo)、學(xué)員動(dòng)手為主）