Python机器学习算法实战

珀菲特企业管理 PERFECT CONSULTANT
基本信息 COURSE INFORMATION
课程名称
Python机器学习算法实战
参加对象
IT系统部、大数据系统开发部、大数据建模等IT技术人员。
授课天数
3 天
授课形式
内训
官网电话
400-008-4600,13382173255(Karen 郑老师)
公司官网
1500门公开课,2万门内训课,可登陆搜索:https://www.perfectpx.com/
课程收益 COURSE BENEFITS

熟悉常见的机器学习的算法。

掌握机器学习的算法原理,以及数据推导。

学会使用Python来实现机器学习算法,以及优化算法。

掌握scikit-learn扩展库来实现机器学习算法。

课程大纲 COURSE OUTLINE

机器学习基础

机器学习简介

机器学习的种类

监督学习/无监督学习/半监督学习/强化学习

批量学习和在线学习

基于实例与基于模型

机器学习的主要战挑

数据量不足

数据质量差

无关特征

过拟合/拟合不足

机器学习任务

监督:分类、回归

无监督:聚类、降维、关联规则

机器学习基本过程

机器学习常用库

 

回归算法实现

建模的本质,其实是一个最优化问题

回归模型的基础

基本概念:损失函数

线性回归常用算法

普通最小二乘法OLS

梯度下降算法

牛顿法/拟牛顿法

最小二乘法

数学推导

OLS存在的问题

过拟合解决方法:正则化

岭回归(Ridge)

套索回归Lasso

ElasticNet回归

各种算法的适用场景

超大规模数据集的回归模型:迭代算法

梯度概念

梯度下降/上升算法

批量梯度BGD/随机梯度SGD/小批量梯度MBGD

学习率的影响

早期停止法

梯度算法的关键问题

牛顿法/拟牛顿法

泰勒公式(Taylor)

牛顿法(Newton)

拟牛顿法(Quasi-Newton)的优化

DFP/BFGS/L-BFGS

算法比较

 

逻辑回归算法

逻辑回归基础

LR的常用算法

最大似然估计法

梯度算法

牛顿法

最大似然估计法

似然函数/损失函数

数学推导

模型优化

迭代样本的随机选择

变化的学习率

逻辑回归+正则项

求解算法与惩罚项的关系

多元逻辑回归处理

ovo

ovr

优缺点比较

逻辑回归建模实战

案例:用sklearn库实现银行贷款违约预测

案例:订阅者用户的典型特征(二元逻辑回归)

案例:通信套餐的用户画像(多元逻辑回归)

 

决策树算法

决策树简介

演练:识别银行欠货风险,提取欠贷者的特征

决策树的三个关键问题

最优属性选择

熵、基尼系数

信息增益、信息增益率

属性最佳划分

多元划分与二元划分

连续变量最优划分

决策树修剪

剪枝原则

预剪枝与后剪枝

构建决策树的算法

ID3、C4.5、C5.0

CART

决策树的超参优化

决策树的解读

决策树建模过程

案例:商场酸奶购买用户特征提取

案例:客户流失预警与客户挽留

案例:识别拖欠银行货款者的特征,避免不良货款

案例:识别电信诈骗者嘴脸,让通信更安全

案例:电力窃漏用户自动识别

 

神经网络算法

神经网络简介(ANN)

神经元基本原理

加法器

激活函数

神经网络的结构

隐藏层数量

神经元个数

神经网络的建立步骤

神经网络的关键问题

BP算法实现

MLP多层神经网络

学习率的设置

案例:评估银行用户拖欠货款的概率

案例:神经网络预测产品销量

 

线性判别算法

判别分析简介

判别分析算法

中心和方差

类间散席Sb

类内散席Sw

特征值和特征向量

多分类LDA算法

算法实战

案例:MBA学生录取判别分析

案例:上市公司类别评估

 

最近邻算法(KNN)

KNN的基本原理

K近邻的关键问题

距离公式

投票机制

KNN算法实现

Brute(蛮力计算)

Kd_tree(KD树)

Ball_tre(球树)

算法比较

 

贝叶斯算法(NBN)

贝叶斯简介

贝叶斯分类原理

先验概率和后验概率

条件概率和类概率

常见贝叶斯网络

计算类别属性的条件概率

估计连续属性的条件概率

预测分类概率(计算概率)

拉普拉斯修正

案例:评估银行用户拖欠货款的概率

 

支持向量机算法(SVM)

支持向量机简介

适用场景

支持向量机原理

支持向量

最大边界超平面

线性不可分处理

松弛系数

非线性SVM分类

常用核函数

线性核函数

多项式核

高斯RBF核

核函数的选择原则

SMO算法

 

模型集成优化篇

模型的优化思想

集成模型的框架

Bagging

Boosting

Stacking

集成算法的关键过程

弱分类器如何构建

组合策略:多个弱学习器如何形成强学习器

Bagging集成算法

数据/属性重抽样

决策依据:少数服从多数

随机森林RandomForest

Boosting集成算法

基于误分数据建模

样本选择权重更新

决策依据:加权投票

AdaBoost模型

GBDT模型

XGBoost模型

LightGBM模型

 

聚类分析(客户细分)实战

聚类基本原理

K均值聚类算法

K均值算法

距离计算公式

闵可夫斯基距离(Minkowski Distance)

曼哈顿距离(Manhattan Distance)

欧氏距离(Euclidean Distance)

切比雪夫距离(Chebyshev Distance)

余弦距离(Cosine)

Pearson相似距离

马哈拉诺比斯距离(Mahalanobis)

汉明距离(Hamming distance)

杰卡德相似系数(Jaccard similarity coefficient)

相对熵(K-L距离)

K均值算法的关键问题

初始中心的选取方式

最优K值的选取

聚类算法的评价方法

Elbow method(手肘法)

Calinski-Harabasz Index(CH准则法)

Silhouette Coefficient(轮廓系数法)

Gap Statistic(间隔统计量法)

Canopy算法

算法实战

案例:使用SKLearn实现K均值聚类

 

关联规则算法

关联规则基本原理

常用关联规则算法

Apriori算法

发现频繁集

生成关联规则

FP-Growth算法

构建FP树

提取规则

算法实战

案例:使用apriori库实现关联分析

案例:中医证型关联规则挖掘

 

协同过滤算法

协同过滤基本原理

协同过滤的两各类型

基于用户的协同过滤UserCF

基于物品的协同过滤ItemCF

相似度评估常用公式

UserCF算法实现

计算用户间的兴趣相似度

筛选前K个相似用户

合并相似用户购买过的物品集

剔除该用户已经购买过的产品,得到候选物品集

计算该用户对物品的喜欢程度,物品集排序

优先推荐前N个物品

ItemCF算法实现

计算物品间的相似度

筛选前K个喜欢的物品

合并与前K个物品相似的前L个物品集

剔除该用户已经购买过的物品,得到候选物品集

计算该用户到候选物品的喜爱程度,物品排序

优先推荐前N个物品

关于冷启动问题

协同过滤算法比较

 

结束:课程总结与问题答疑。

讲师介绍 INSTRUCTOR PROFILE
傅一航老师

珀菲特顾问 | 傅一航老师

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讲师简介 / About the Program Leader

讲师:傅一航

傅一航,华为系大数据专家。

计算机软件与理论硕士研究生(研究方向:数据挖掘、搜索引擎)。在华为工作十年,五项国家专利,在华为工作期间获得华为数项奖项,曾在英国、日本、荷兰和比利时等海外市场做项目,对大数据技术有深入的研究。

傅老师专注于大数据分析与挖掘、机器学习等应用技术,以及大数据系统部署解决方案。旨在将大数据的数据分析、数据挖掘、数据建模应用于行业及商业领域,解决行业实际的问题。

1、让管理更高效:将大数据应用于企业管理,用大数据探索企业发展规律和行业发展趋势,有效预判市场变化和需求,基于规律和预判来进行管理决策,并实现组织架构演变、人才新技能培养、生产流程优化,以及服务效率提升,最终匹配市场未来的变化需要,提升企业管理效率。

2、让决策更科学:将大数据应用于运营决策,用大数据呈现企业整体经营状况,诊断运营问题和风险,找到业务短板,全面理解组织、产品、人员、营销、财务等要素间的相关性,实现企业资源的最优化配置,提升科学决策能力。

3、让营销更精准:将大数据应用于市场营销,解决营销中的用户群细分和品牌定位,客户价值评估,分析用户需求,产品设计优化,产品最优定价等实际问题,实现精准营销和精准推荐,以最小的营销成本实现最大化的营销效果。

傅老师目前致力于将大数据技术应用于通信、金融、电商、互联网、制造业、政府等领域。傅老师的课程最大特色:实战性强!“围绕业务问题+搭建分析框架+运用分析方法+建立分析模型+熟悉分析工具+形成业务策略”。以商业目标为起点,基于实际的业务应用场景(明确目的),搭建全面系统的业务框架和分析维度(分析思路),选择最合适的方法(分析方法),深入浅出的理论讲解(分析模型),使用简单实用的工具操作(分析工具),对分析结果进行有效的解读(数据可视化),最终形成具体的业务建议,实现业务分析/数据分析的闭环。

重思路:数据思维+分析框架;

重体系:分析维度+分析过程;

重实战:分析方法+分析模型+分析工具;

重落地:可视化+数据解读+业务策略。

培训课程 / Training courses

董事长总经理高管的课程:

《数字化战略与商业变革》

《大数据思维与应用创新》

《大数据产业现状及应用创新》

《领导干部的大数据思维与决策》

 

大数据市场营销的课程:

《大数据时代的精准营销》

《“数”说营销----大数据营销分析实战与沙盘》

《市场营销大数据分析实战培训》

《大数据助力市场营销与服务提升》

 

大数据分析应用类的课程:

《大数据分析综合能力提升实战》

《大数据建模与模型优化实战培训》

《大数据挖掘之SPSS工具入门与提高》

《金融行业风险预测模式实战培训》

 

大数据分析语言Python课程:

《Python开发基础实战培训》

《Python数据分析与可视化实战》

《Python数据建模与模型优化实战》

《Python数据挖掘专题分析》

《Python机器学习算法实战》

《Python RPA办公流程自动化》

代表性客户 / PART OF TRAINED COMPANIES INCLUDED BUT NOT LIMITED TO

傅老师曾提供过培训咨询服务的客户遍及通信、金融、交通、制造、政府等行业,其中包括中移动、华为、施耐德、富士康、平安集团、中国银行、西部航空、广州地铁、东风日产、广州税务、良品铺子、中冶赛迪、埃森哲、海天集团、正泰电器等公司和单位。

银行/邮政/保险/证券等金融行业培训客户

中国银行:《大数据变革与商业模式创新》《大数据时代的精准营销》

中信银行:《大数据分析与挖掘综合能力提升》《Python风险预测建模》

招商银行:《大数据分析综合能力提升》《数说营销》《Python数据分析》

平安银行:《大数据思维与应用创新》《数说营销》《Python数据分析》

广发银行:《大数据下的精准营销》《大数据分析综合能力提升》

光大银行:《大数据分析与数据挖掘应用》《大数据时代下的精准营销》

交通银行:《大数据时代的精准营销》《数说营销实战》

建设银行:《大数据思维与应用创新》

浦发银行:《大数据时代下的精准营销》

农业银行:《大数据分析综合能力提升》《Python数据分析、数据建模》

民生银行:《Python数据建模与模型优化》

农商行:《大数据分析综合能力》《Python数据分析》《Python数据建模》

微众银行:《大数据分析综合能力提升》

 

广东邮政:《大数据分析与挖掘综合能力提升》《大数据建模与模型优化》

广西邮政:《大数据思维与应用创新》

山东邮政:《大数据思维与应用创新》

 

平安集团:《大数据思维与应用创新》

平安产险:《大数据分析综合能力提升》《大数据建模与优化》

平安人寿:《大数据分析与应用实战》《大数据思维与应用创新》《大数据时代下的精准营销》

平安医保科技:《大数据思维与应用创新》

天安财险:《大数据思维与应用创新》

中华人寿:《大数据思维与应用创新》

太平洋保险:《大数据分析综合能力提升》

 

广电银通:《大数据综合能力提升》

安信证券:《大数据时代下的金融发展》

平安普惠:《Hadoop解决方案技术培训》

广汽理汇:《大数据思维与数据分析实战》

金融壹帐通:《大数据分析与挖掘综合能力提升实战》

陆金所:《大数据分析综合能力提升》

中金所:《大数据思维与应用创新》

马上消费金额:《数说营销实战》

易鑫集团:《大数据分析综合能力提升》

五矿经易期货:《大数据分析综合能力提升》

杭州银货通科技:《大数据产业发展及应用创新》

中邮金融科技:《Python基础与数据分析》

……

制造行业培训客户

施耐德:《大数据分析》《大数据挖掘》《大数据建模及优化》

富士康:《大数据分析综合能力提升》

中冶赛迪:《Python数据分析》《Python数据建模》

正泰电器:《大数据分析实战》《大数据建模及优化》

海天集团:《大数据分析实战》《大数据思维与可视化》

ABB:《大数据分析实战培训》

延峰海纳川:《Python基础与数据分析》《Python数据建模》《RAP办公自动化》

昌硕科技:《大数据分析实战》

村田电子:《大数据分析综合能力提升》

博西家用电器:《大数据思维与应用创新》

深圳YKK吉田拉链:《大数据分析综合能力提升》

雅图仕:《大数据分析综合能力提升》

索菲亚:《大数据分析综合能力提升》

沁园:《大数据分析综合能力提升》

浦林成山:《大数据思维与应用创新》

翔路腾龙:《大数据产业现状及应用创新》

泰科:《大数据思维与应用创新》

万家乐:《Python基础与数据分析》

亿力机电:《大数据思维与应用创新》

深圳大疆:《数说营销》

一汽解放锡柴:《大数据思维与应用创新》

 

通信/运营商行业培训客户

华为技术:《话务量预测与排班管理》

联通研究院:《大数据预测建模优化》《Python数据分析》

北京联通:《大数据分析综合能力提升》《数说营销》《数据挖掘专题分析》

广州电信:《大数据时代的精准营销》

北京电信:《大数据分析综合能力提升》

香港电信:《大数据精准营销实战》

上海电信:《渠道大数据分析与挖掘思路及方法》两期

河北电信:《数据化运营下的大数据分析综合能力提升实战》

南京电信:《大数据视图支撑精准化营销》

佛山电信:《数据挖掘技术及其应用培训》

泉州电信:《大数据挖掘、信息分析及应用培训》

湖北联通:《大数据分析与商业智能》

广东联通:《数据分析与数据挖掘实战培训》两期

江苏联通:《大数据分析综合能力提升》

吉林联通:《大数据分析综合能力提升-中级》

乌鲁木齐联通:《大数据分析综合能力提升》

上海移动:《大数据分析与挖掘、建模及优化》叁期

浙江移动:《大数据分析与数据挖掘应用实战》

江苏移动:《大数据精准营销技能提升实战》

深圳移动:《大数据分析综合能力提升》

广西移动:《大数据发展趋势及在公司营销领域的应用》

辽宁移动2期:《数据分析方法与经营分析技巧》

泉州移动3期:《数说营销—市场营销数据分析与挖掘应用》

德阳移动2期:《大数据挖掘与建模优化实战培训》

浙江移动:《大数据产品营销能力提升》

四川移动:《大数据分析与挖掘综合能力提升》

吉林移动:《数据分析与数据挖掘培训》;

贵州移动:《“数”说营销----大数据营销实战与沙盘》

海南移动:《基于大数据运营的用户行为分析与精准定位》

山东移动:《大数据分析综合能力提升》

深圳移动:《大数据在行业内外的应用》

中国移动终端公司:《大数据分析综合能力提升培训》

中山移动:《“数”说营销----大数据营销实战与沙盘》

东莞移动:《“数”说营销----大数据营销实战与沙盘》

成都移动:《数字化运营下的数据分析与数据挖掘》

眉山移动2期:《大数据分析综合能力提升》

云浮移动:《大数据挖掘和信息提炼专项培训》

阳江移动:《小数据·大运营--运营数据的分析与挖掘》

德阳移动:《电信运营商市场营销数据挖掘应用典型案例》

陕西在线:《“数”说营销----大数据营销实战与沙盘》

四川在线:《“数”说营销----大数据营销实战与沙盘》

大连移动:《“数”说营销----大数据营销实战与沙盘》

内蒙古移动:《大数据分析与Hadoop大数据解决方案》

贵州中移通信:《SPSS数据分析与数据挖掘应用实战》

天翼爱音乐:《大数据分析综合能力提升》

……

 

能源电力交通物流培训客户

西部航空:《数字化运营下的数据分析与数据挖掘应用培训》

贵宾公司:《市场营销数据的分析》

海南航空:《利用大数据营销提升航线收益》

南方航空:《大数据精准营销实战》

深圳公交集团:《大数据与智慧交通》

东风日产:《大数据分析与挖掘综合能力提升》

柳州上汽五菱:《大数据下的精准营销实战》

东风商用:《数说营销实战》

东风出行:《大数据思维与应用创新》

广州地铁:《大数据分析与数据挖掘培训》两期

富维江森:《数字化运营下的数据分析与数据挖掘应用培训》

保时捷:《大数据思维与应用创新》《大数据分析实战》

忻州供电局:《大数据思维与应用创新》

延长壳牌:《大数据分析与挖掘综合能力提升》

宝鸡国电:《大数据分析与挖掘》两期

宁夏国电:《大数据思维与应用创新》两期

云南电网:《大数据时代下的精准营销》

天津国电:《大数据分析综合能力提升》

上海城投水务:《大数据思维与应用创新》

深圳水务:《大数据思维与应用创新》

中海油:《大数据分析实战》

神南矿业:《大数据产业发展与应用创新》

珠海港兴:《大数据思维与应用创新》

神南矿业:《大数据产业发展与应用创新》

安能物流:《大数据分析综合能力提升》

顺丰速运:《大数据分析综合能力提升》《数据精准营销实战》

……

直销/零售/电商/互联网等行业培训客户

良品铺子:《大数据分析综合能力提升》两期

周大福:《大数据分析与挖掘实战培训》

新时代:《问题的挖掘、分析—数据分析技巧》两期培训

深圳欣盛商:《电商大数据分析》

无限极:《大数据分析综合能力提升》两期

欧莱雅:《Python根因分析与预测》

玫琳凯:《大数据思维与应用创新》《大数据分析实战》

上海找钢网:《大数据思维与应用创新》

顶新国际:《大数据思维与应用创新》

华润集团:《大数据时代下的精准营销》

壹药网:《大数据思维与应用创新》

 

其他行业部分培训客户

埃森哲:《Python基础与数据分析》《Python数据分析与可视化》《RAP流程自动化化》

岭南集团:《大数据时代下的精准营销》

赣州监狱:《大数据思维与应用创新》叁期

贵州中烟:《互联网+时代的大数据思维》

广州税务:《大数据分析与挖掘实战》叁期

西部数据:《大数据分析综合能力提升》

文思海辉:《大数据分析综合能力提升》

内蒙古社科联:《大数据思维与应用创新》

深圳会展中心:《大数据价值实现与应用创新》

重庆国际复材:《大数据思维与应用创新》

挑战牧业:《大数据分析综合能力提升》

广东立白:《大数据分析综合能力提升》

……

服务流程 Service Procedure

提交需求

明确内训需求与课程方向

沟通诊断

了解岗位、学员与业务痛点

项目调研

调研实际场景与学习目标

方案设计

定制课程内容与实操安排

达成共识

确认培训方案与实施细节

项目实施

讲师授课与现场实操

持续跟踪

跟进学习应用与问题反馈

效果评估

评估培训成果与落地效果

关于珀菲特顾问 ABOUT PERFECT CONSULTANT

我们是谁 Who We Are

珀菲特顾问成立于2011年,是一家专业为企业提供一体化解决方案的知识供应商。我们紧跟AI技术发展趋势,整合AI实战讲师资源,为企业提供从AI认知到落地的全链条赋能培训解决方案。

Founded in 2011, PERFECT CONSULTANT is a knowledge supplier specializing in integrated enterprise solutions. We closely follow AI technology trends and integrate practical AI instructor resources to provide full-chain empowerment from AI awareness to implementation.

我们做什么 What We Do

承接组织绩效提升与人才学习发展业务,覆盖企业内训、公开课、在线学习和项目咨询四大板块,并将AI赋能内容融入不同业务与岗位场景。

We support organizational performance improvement and talent learning development across enterprise internal training, public courses, online learning and project consulting, embedding AI empowerment into business and role-specific scenarios.

服务对象 Our Clients

服务世界500强企业、合资工厂、国有企业、快速发展的民营企业及行业代表性企业,客户包括微软、Intel、阿里巴巴、腾讯、华为、三星、丰田等知名科技与制造企业。

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