课程大纲

模块

学习内容

第一天

数据挖掘与建模算法

挖掘与建模理论

分类与预测（实现过程、算法、回归分析、决策树）

人工神经网络

聚类分析（常用聚类算法、Kmeans、聚类评估）

关联规则

Apriori算法

时间序列算法

非平稳时间算法

离群点检测（离群点检测方法、基于模型的离群点检测）

第二天

算法与应用进阶实操

算法介绍

算法分类

算法学习路径

回归算法、模型评估、K近邻算法

决策树与随机森林算法、支持向量机

贝叶斯算法、神经网络、Adaboost算法

EM算法、贝叶斯算法

机器学习库应用

机器学习库算法与数据应用

案例一（挖掘背景与目标、数据抽样、数据探索分析、数据预处理、构建专家样本、模型建模）

案例二（数据挖掘实现精准推荐实战，讲师指导、学员动手为主）

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海量专家资源，精准匹配相关行业，相关项目专家，针对实际需求，顾问式咨询，互动式授课，案例教学，小班授课，实际项目演示，快捷高效，省时省力省钱。

专家力量：
中国科学院软件研究所，计算研究所高级研究人员
oracle,微软，vmware，MSC,Ansys，candence,Altium,达索等大型公司高级工程师，项目经理，技术支持专家
中科信软培训中心，资深专家或讲师
大多名牌大学，硕士以上学历，相关技术专业，理论素养丰富
多年实际项目经历，大型项目实战案例，热情，乐于技术分享
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