培訓目標：
課程中的理論和經驗來自於對初級數據挖掘工程經常遇問題的歸納、分析與總結，有針對性的給出解決方法，課程將重現這些問題的經典案例，通過實例講解，並對應到學員的實際工作問題，使學員能夠把傳授的經驗和自己的問題結合起來，有效的啓發思路、激發興趣、提供解決問題需要的新思路新方法。
學員的收穫總結起來有3點：
1：瞭解實際的事例結合說基本算法的各種變體，開闊思路
2：將一次培訓深化爲深入瞭解一個細分領域的一個渠道，之後可以接收到培訓內容中知識點對應的業界最新更新。
3：加入“數據挖掘”職業圈，學員可以有一個加入職業社交圈的機會，和業內人士相互交流，相互切磋。
廣義線性分類的原理和應用
內容：logistic Regression和計算廣告學
二分類問題的例子n2.邏輯迴歸的數學原理
傳統廣告，計算廣告，廣告實時交易平臺
數據預處理和維度提取
LR在計算廣告中的應用
LR的效果測評，模型調優
LR模型中理論與工程的折中
LR和他的小夥伴們：廣義線性模型n9.新情況，基於移動端的廣告實時交易平臺，LR的各種變體
決策樹，聚類和異常點檢測
內容：決策樹和異常點檢測
決策樹的原理
各種決策樹的生成算法
決策樹在異常點檢測中的應用
決策樹的剪枝
其它異常點檢測的應用小技巧
聚類算法的原理
聚類算法的常見問題：初始點選擇，
聚類算法和決策樹在異常點檢測中的應用 結合計算廣告，談兩個異常點檢測小例子
巨型圖挖掘
複雜網絡介紹
當前巨型圖應用場景
隨機圖，自然圖，
常用的圖計算框架（google的bagel，graphlab的graphx）
巨型圖上的算法實現原理
常用的基於圖的算法實現
隨機遊走，pageRank基於圖的實現
svd介紹以及svd在圖框架的實現 圖挖掘與推薦系統（qzone的廣告系統廣點通，twitter的內容推薦）
電話諮詢：010-62883247，62884854br/>郵件諮詢：[email protected]
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