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400-688-0112

機器學習之監(jiān)督學習一分類與回歸算法原理與實踐

機器學習之監(jiān)督學習一分類與回歸算法原理與實踐

授課機構： 上海容大教育

上課地點： 普陀分校

成交/評價：

聯(lián)系電話： 400-688-0112

機器學習之監(jiān)督學習一分類與回歸算法原理與實踐課程詳情

機器學習算法應用場景

在工業(yè)級數(shù)據(jù)處理領域，分類與回歸算法構成智能決策系統(tǒng)的核心架構。本階段課程聚焦五大經(jīng)典算法體系，通過代碼實踐與案例推演，幫助開發(fā)者構建完整的算法應用能力框架。

核心培養(yǎng)方向

  • ? 掌握K近鄰算法在特征空間中的距離度量方法
  • ? 理解決策樹算法的信息增益計算過程
  • ? 構建樸素貝葉斯分類器的概率模型
  • ? 實現(xiàn)邏輯回歸的正則化優(yōu)化方案
  • ? 應用支持向量機處理非線性分類問題

技術模塊解析

算法類型 核心應用 典型場景
K近鄰算法 模式識別與推薦系統(tǒng) 用戶行為預測模型
決策樹算法 金融風控決策系統(tǒng) 信用評分卡構建
邏輯回歸 用戶流失預警模型 市場營銷響應預測

實戰(zhàn)能力提升

通過Kaggle經(jīng)典數(shù)據(jù)集推演，學員將完成以下工業(yè)級應用場景：

  1. 基于泰坦尼克號乘客數(shù)據(jù)的生存預測模型構建
  2. 眼科診所智能配鏡決策系統(tǒng)的開發(fā)實現(xiàn)
  3. 電子郵件智能分類過濾機制的設計

技術演進路徑

課程采用階梯式教學法，從監(jiān)督學習基礎概念切入，逐步深入到算法優(yōu)化層面：

  • 1 監(jiān)督學習工作流搭建與數(shù)據(jù)預處理
  • 2 特征工程與模型評估指標解析
  • 3 超參數(shù)調(diào)優(yōu)與模型部署實踐

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