课程培训
机器学习(深度学习)算法和应用培训课程

机器学习(深度学习)算法和应用培训课程    

 

课程简介:

课程讲解机器学习(深度学习)算法基本原理,以及如何应用这些机器学习算法实现行业应用。

 

培训目标

·了解机器学习概要

·学习广义线性模型

·经典概率模型

·决策树及其组合模型 Ensemble Models

·非监督学习模型 Unsupervised Learning

·人工神经元网络 Artificial Neural Networks

 

培训对象:

对机器学习算法原理和应用感兴趣,具有一定编程(Python)和数学基础(线 性代数、微积分和概率论)的管理和技术人员

 

学员基础:有一定的机器学习基础

 

培训内容:

 

主题

内容

机器学习概要

a) 什么是机器学习 & 与传统软件开发的异同
b) 机器学习的分类和特点
c) 机器学习可以解决的问题和应用现状

广义线性模型

a) 感知器模型 Perceptron
b) 线性神经元 Linear Neuron / Adaline
c) 逻辑回归 Logistic Regression
d) 误差曲面和三种梯度下降算法 Gradient Descendent

经典概率模型

a) 朴素贝叶斯 Na?ve Bayes

决策树及其组合模型
Ensemble Models

a) 决策树 Decision Tree: ID3 & CART
b) 随机森林 Random Forest
c) 自适应增强算法 Adaptive Boosting (AdaBoost)
d) 梯度增强决策树 Gradient Boost Decision Tree (GBDT)

非监督学习模型
Unsupervised Learning

a) 聚类 Clustering: K-‐Means, Hierarchy
b) 降维 Dimension Reduction
i. 主成分分析 Principle Component Analysis
ii. 奇异值分解 Singularity Decomposition c) 关联规则
i. Apriori 关联分析
ii. FP-‐growth 频率项集

人工神经元网络
Artificial Neural Networks

a) 神经元网络架构
b) 向后传播训练算法 Backpropagation
c) 多层感知器网络 Multiple-‐Layer Perceptron (MLP) d) 深度学习神经网络介绍
i. 卷积神经网络 CNN
ii. 循环神经网络 RNN 及其应用 1. 长短记忆神经网络 LSTM
2. 受限玻尔兹曼机 Restricted Boltzmann Machine
3. 深度置信网络 Deep Belief Net
4. Deep Autoencoder

 




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