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        1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽；
        2、課程完成后,授課老師留給學(xué)員手機(jī)和Email,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供半年的技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會。

機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)大綱

廣義線性分類的原理和應(yīng)用
內(nèi)容：logistic Regression和計算廣告學(xué)
二分類問題的例子n2.邏輯回歸的數(shù)學(xué)原理
傳統(tǒng)廣告，計算廣告，廣告實(shí)時交易平臺
數(shù)據(jù)預(yù)處理和維度提取
LR在計算廣告中的應(yīng)用
LR的效果測評，模型調(diào)優(yōu)
LR模型中理論與工程的折中
LR和他的小伙伴們：廣義線性模型n9.新情況，基于移動端的廣告實(shí)時交易平臺，LR的各種變體
決策樹，聚類和異常點(diǎn)檢測
內(nèi)容：決策樹和異常點(diǎn)檢測
決策樹的原理
各種決策樹的生成算法
決策樹在異常點(diǎn)檢測中的應(yīng)用
決策樹的剪枝
其它異常點(diǎn)檢測的應(yīng)用小技巧
聚類算法的原理
聚類算法的常見問題：初始點(diǎn)選擇，
聚類算法和決策樹在異常點(diǎn)檢測中的應(yīng)用 結(jié)合計算廣告，談兩個異常點(diǎn)檢測小例子
巨型圖挖掘
復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)介紹
當(dāng)前巨型圖應(yīng)用場景
隨機(jī)圖，自然圖，
常用的圖計算框架（google的bagel，graphlab的graphx）
巨型圖上的算法實(shí)現(xiàn)原理
常用的基于圖的算法實(shí)現(xiàn)
隨機(jī)游走，pageRank基于圖的實(shí)現(xiàn)
svd介紹以及svd在圖框架的實(shí)現(xiàn) 圖挖掘與推薦系統(tǒng)（qzone的廣告系統(tǒng)廣點(diǎn)通，twitter的內(nèi)容推薦）