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你將會學(xué)到：

• XGboost模型原理精講
• 預(yù)測模型雙案例實踐

適合人群：

1、對Python大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘以及機器學(xué)習(xí)感興趣的學(xué)習(xí)者 2、有Python基礎(chǔ)，對數(shù)據(jù)建模感興趣的朋友 3、想要了解機器學(xué)習(xí)如何在金融科技領(lǐng)域進行應(yīng)用的同學(xué)

課程目標(biāo)：

結(jié)合實踐案例，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘機器學(xué)習(xí)算法

課程簡介：

課程介紹：
本課程為金融領(lǐng)域下的數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用系列課程的第六門課。
本系列課程不僅僅講解機器學(xué)習(xí)的模型理論，更重要的是，將大量金融相關(guān)案例融合在了其中，每一個算法下，都會有配套的案例幫助你強化理論，拓展思路，提升自己的應(yīng)用能力。
這套課程涉及到的一些機器學(xué)習(xí)的模型與案例都是非常經(jīng)典的，包括線性回歸模型、邏輯回歸模型、決策樹模型、Adaboost模型、GBDT模型、XGboost模型以及LightGBM模型，以及非監(jiān)督式學(xué)習(xí)模型：聚類分群，智能推薦算法，還有關(guān)聯(lián)分析模型。

課程特點：
第一：快速入門，深入淺出。我們每個課程中，都包涵了基本數(shù)據(jù)原理以及簡單的代碼實踐，從而獲得一個高效的快速入門。
第二：注重實戰(zhàn)，案例為王。這也是我非常看重的一點，這個機器學(xué)習(xí)呀，你不能就理論講理論，一定要結(jié)合案例實戰(zhàn)，結(jié)合工作場景，才能有一個更好的效果。

為什么要學(xué)習(xí)這門課程：
學(xué)習(xí)這套課程后，你將從中收獲滿滿。
第一、你將入門并提升Python大數(shù)據(jù)分析與機器學(xué)習(xí)的水平。
第二，你能夠提升個人綜合能力，快速適應(yīng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新時代。
第三，你將會培養(yǎng)數(shù)據(jù)化的思維，熟悉數(shù)據(jù)建模思路。
第四，你將了解機器學(xué)習(xí)在金融科技等領(lǐng)域的具體應(yīng)用，掌握基礎(chǔ)分析能力。

課程鏈接：金融領(lǐng)域下的數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用：XGboost模型-用友摩天

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的金融领域下的数据挖掘算法应用：XGboost模型的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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