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机器学习之监督学习一分类与回归算法原理与实践

机器学习之监督学习一分类与回归算法原理与实践

授课机构： 上海容大教育

上课地点： 普陀分校

成交/评价：

联系电话： 400-688-0112

机器学习之监督学习一分类与回归算法原理与实践课程详情

机器学习算法应用场景

在工业级数据处理领域，分类与回归算法构成智能决策系统的核心架构。本阶段课程聚焦五大经典算法体系，通过代码实践与案例推演，帮助开发者构建完整的算法应用能力框架。

核心培养方向

  • • 掌握K近邻算法在特征空间中的距离度量方法
  • • 理解决策树算法的信息增益计算过程
  • • 构建朴素贝叶斯分类器的概率模型
  • • 实现逻辑回归的正则化优化方案
  • • 应用支持向量机处理非线性分类问题

技术模块解析

算法类型 核心应用 典型场景
K近邻算法 模式识别与推荐系统 用户行为预测模型
决策树算法 金融风控决策系统 信用评分卡构建
逻辑回归 用户流失预警模型 市场营销响应预测

实战能力提升

通过Kaggle经典数据集推演，学员将完成以下工业级应用场景：

  1. 基于泰坦尼克号乘客数据的生存预测模型构建
  2. 眼科诊所智能配镜决策系统的开发实现
  3. 电子邮件智能分类过滤机制的设计

技术演进路径

课程采用阶梯式教学法，从监督学习基础概念切入，逐步深入到算法优化层面：

  • 1 监督学习工作流搭建与数据预处理
  • 2 特征工程与模型评估指标解析
  • 3 超参数调优与模型部署实践
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