课程学习目标
1.每个算法模块按照“原理讲解→分析数据→自己动手实现→特征与调参”的顺序。
2.“Python数据清洗和特征提取”，提升学习深度、降低学习坡度。
3.增加网络爬虫的原理和编写，从获取数据开始，重视将实践问题转换成实际模型的能力，分享工作中的实际案例或Kaggle案例：广告销量分析、环境数据异常检测和分析、数字图像手写体识别、Titanic乘客存活率预测、用户-电影推荐、真实新闻组数据主题分析、中文分词、股票数据特征分析等。
4.强化矩阵运算、概率论、数理统计的知识运用，掌握机器学习根本。
5.阐述机器学习原理，提供配套源码和数据。
6.以直观解释，增强感性理解。
7.对比不同的特征选择带来的预测效果差异。
8.重视项目实践，重视落地。思考不同算法之间的区别和联系，提高在实际工作中选择算法的能力。
9.涉及和讲解的部分Python库有：Numpy、Scipy、matplotlib、Pandas、scikit-learn、XGBoost、libSVM、LDA、Gensim、NLTK、HMMLearn。
课程目标
本课程特点是从数学层面推导最经典的机器学习算法，以及每种算法的示例和代码实现（Python）、如何做算法的参数调试、以实际应用案例分析各种算法的选择等。
培训时间及地点
2021年10月26日-10月29日（26日报到）地点：北京
2021年11月26日-11月29日（26日报到）地点：广州
2021年12月25日-12月28日（25日报到）地点：杭州
培训对象
大数据分析应用开发工程师、大数据分析项目的规划咨询管理人员、大数据分析项目的IT项目高管人员、大数据分析与挖掘处理算法应用工程师、大数据分析集群运维工程师、大数据分析项目的售前和售后技术支持服务人员
在线报名：https://www.huodongjia.com/event-684528768.html
