课程大纲： 大数据处理实战-强化学习算法培训
一
数据挖掘与建模算法
挖掘与建模理论
分类与预测（实现过程、算法、回归分析、决策树）
人工神经网络
聚类分析（常用聚类算法、Kmeans、聚类评估）
关联规则
Apriori算法
时间序列算法
非平稳时间算法
离群点检测（离群点检测方法、基于模型的离群点检测）
二
算法与应用进阶实操
算法介绍
算法分类
算法学习路径
回归算法、模型评估、K近邻算法
决策树与随机森林算法、支持向量机
贝叶斯算法、神经网络、Adaboost算法
EM算法、贝叶斯算法
机器学习库应用
机器学习库算法与数据应用
挖掘背景与目标、数据抽样、数据探索分析、数据预处理、构建专家样本、模型建模
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