金融领域下的数据挖掘算法应用:智能推荐算法模型
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你將會學到:
- 智能推薦系統基本原理與相似度計算
- 電影智能推薦系統案例實踐
適合人群:
1、對Python大數據分析、數據挖掘以及機器學習感興趣的學習者 2、有Python基礎,對數據建模感興趣的朋友 3、想要了解機器學習如何在金融科技領域進行應用的同學
課程目標:
結合實踐案例,學習數據挖掘機器學習算法
課程簡介:
課程介紹:
本課程為金融領域下的數據挖掘算法應用系列課程的第九門課。
本系列課程不僅僅講解機器學習的模型理論,更重要的是,將大量金融相關案例融合在了其中,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,提升自己的應用能力。
這套課程涉及到的一些機器學習的模型與案例都是非常經典的,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,以及非監督式學習模型:聚類分群,智能推薦算法,還有關聯分析模型。
課程特點:
第一:快速入門,深入淺出。我們每個課程中,都包涵了基本數據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,案例為王。這也是我非常看重的一點,這個機器學習呀,你不能就理論講理論,一定要結合案例實戰,結合工作場景,才能有一個更好的效果。
為什么要學習這門課程:
學習這套課程后,你將從中收獲滿滿。
第一、你將入門并提升Python大數據分析與機器學習的水平。
第二,你能夠提升個人綜合能力,快速適應數字化轉型的新時代。
第三,你將會培養數據化的思維,熟悉數據建模思路。
第四,你將了解機器學習在金融科技等領域的具體應用,掌握基礎分析能力。
課程鏈接:金融領域下的數據挖掘算法應用:智能推薦算法模型-用友摩天
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