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机器学习应用实践培训

 
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      每个班级的人数限3到5人,互动授课, 保障效果,小班授课。
  上间和地点
上部份地点:【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼【南京分部】:金港大厦(和燕路)【武汉分部】:佳源大厦(高新二路)【成都分部】:领馆区1号(中和大道)【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
最近开间(周末班/连续班/晚班):2019年1月26日
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  质量保障

       1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
       2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供课后答疑。
       3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书,提升职业资质。专注高端技术培训15年,端海学员的能力得到大家的认同,受到用人单位的广泛赞誉,端海的证书受到广泛认可。

部份程大纲
 
  • 主题 内容
    第一单元
    机器学习&经典模型
  • 该单元介绍机器学习基本概念,发展史和经典模型解析及其应用。
  • 1、机器学习简介
    (1)什么是机器学习
    (2)机器学习应用场景
    (3)机器学习发展历史;
    (4)机器学习与大数据;
    (5)机器学习的本质
    2、机器学习模型及其应用实践
    (1)SVM模型;
    (2)LR模型
    (3)决策树模型
    (4)Word2Vec模型
    (5)贝叶斯模型
  • 第二单元
    大数据与2%的世界
  • 该单元首先详细介绍了“大数据”如何作为一种手段让机器变得更加智能,从而更好服务用户,提升商业价值。
  • 1、什么是大数据
    2、大数据发展历程
    3、大数据的应用场景
    (1)传统场景
    (2)京东vs.苏宁
    (3)成功案例
    4、大数据的变现实例
    (1)图书电商评论排序/跟帖排序
    (2)精准关联广告
    (3)个性化推荐case
    6、大数据处理工具:云计算
    7、大数据发展方向
  • 第三单元
    层次分类
  • 该单元详细解释了分类算法,重要扩充了文本分类领域top级别的的重排序算法。
  • 1、传统(层次)分类算法
    2、重排序算法
    (1)假设结果生产
    (2)最优结果选择
    (3)正负样本构建
    (4)重排序模型的效果及性能
    3、局部渐增式排序模型
  • 第四单元
    CTR预估
  • 根据不同场景的用户行为,挖掘潜在有价值点击率(CTR)信息。
  • 第五单元
    新闻个性化推荐
  • 根据文本挖掘算法,给出了新闻的个性化推荐架构,用户画像等核心技术点。
  • 1、 分词改进
    2、 关键词提取优化
    3、 深度学习训练语义空间
    4、 语义聚类
    5、 语义层次聚类
    6、 用户画像刻画
    7、 个性化推荐
 

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