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        1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
        2、課程完成后,授課老師留給學員手機和Email,保障培訓效果,免費提供半年的技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

機器學習和數據挖掘培訓大綱

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.邏輯回歸的數學原理
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和他的小伙伴們：廣義線性模型n9.新情況，基于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
復雜網絡介紹
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
常用的基于圖的算法實現
隨機游走，pageRank基于圖的實現
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）