Applied Machine Learning 培训
本课程的重点是数据/模型准备、执行、事后分析和可视化的实践方面。目的是为有兴趣在工作中应用这些方法的参与者提供 Machine Learning 的实际应用。使用特定于行业的示例使培训与受众相关。
这种讲师指导的现场培训(在线或现场)面向希望在其专业领域中准备数据、构建模型和有效应用机器学习技术的中级数据科学家和统计学家。
在本次培训结束时,参与者将能够:
- 了解并实施各种 Machine Learning 演算法。
- 为 Machine Learning 应用程式准备数据和模型。
- 进行事后分析并有效地可视化结果。
- 将机器学习技术应用于现实世界的特定行业场景。
课程形式
- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和练习。
- 在即时实验室环境中动手实施。
课程自定义选项
- 要申请本课程的定制培训,请联系我们进行安排。
课程大纲
基础 Machine Learning
- Machine Learning 概念和工作流简介
- 监督学习与无监督学习
- 评估机器学习模型:指标和技术
贝叶斯方法
- 朴素贝叶斯和多项式模型
- 贝叶斯分类数据分析
- 贝叶斯图形模型
回归技术
- 线性回归
- Logistic 回归
- 广义线性模型 (GLM)
- 混合模型和增材模型
降维
- 主成分分析 (PCA)
- 因数分析 (FA)
- 独立成分分析 (ICA)
分类方法
- K 最近邻 (KNN)
- 用于回归与分类的支援向量机 (SVM)
- 提升和整合模型
Neural Networks
- 神经网路简介
- 深度学习在分类和回归中的应用
- 训练和调整神经网路
高级演算法和模型
- 隐玛律可夫模型 (HMM)
- 状态空间模型
- EM 演算法
聚类技术
- 聚类和无监督学习简介
- 流行的聚类演算法:K-Means、Hierarchical Clustering
- 集群的使用案例和实际应用
总结和后续步骤
要求
- 对统计和数据分析有基本的了解
- Programming 具有 R、Python 或其他相关程式设计语言的经验
观众
- 数据科学家
- 统计
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客户评论 (5)
有运动和展示的变化。
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
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机器翻译
the trainer had patience, and was eager to make sure we all understood the topics, the classes were fun to attend
Mamonyane Taoana - Road Safety Department
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The pace was just right and the relaxed atmosphere made candidates feel at ease to ask questions.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
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Michael the trainer is very knowledgeable and skillful about the subject of Big Data and R. He is very flexible and quickly customize the training meeting clients' need. He is also very capable to solve technical and subject matter problems on the go. Fantastic and professional training!.
Xiaoyuan Geng - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
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I enjoyed the Excel sheets provided having the exercises with examples. This meant that if Tamil was held up helping other people, I could crack on with the next parts.
Luke Pontin
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- 采用演算法以专门的增量快速买卖证券。
- 使用演算法交易降低与交易相关的成本。
- 自动监控股票价格并进行交易。
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- 了解 R 的基础知识 Programming。
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发生了什么事?
- 处理和分析数据
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会发生什么?
- 预测未来表现
- 评估预测
应该发生什么?
- 将数据转化为基于证据的业务决策
- 优化流程
该课程本身可以作为为期 6 天的课堂课程提供,也可以根据需要在数周内远程提供。 我们可以与您合作,提供最适合您需求的课程。
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- 使用Python和Power Query清理和组织数据集。
- 使用R进行统计分析和预测。
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- 有效地整合和分析来自多个来源的数据。
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观众
开发人员 / 数据分析
期间
3 天
格式
讲座和实践
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- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和练习。
课程定制选项
- 如需申请此课程的定制培训,请联系我们进行安排。
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通过这次培训,学员将能够:
- 导航 SPSS 界面并高效管理数据集。
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课程形式
- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和练习。
课程定制选项
- 如需申请此课程的定制培训,请联系我们进行安排。
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- 导入和过滤来自不同数据源的数据,包括Excel ,CSV和SPSS文件
听众
- 初学者到R语言
- 初学者进行数据分析和数据可视化
课程形式
- 部分讲座,部分讨论,练习和繁重的实践练习