培训目标：
课程中的理论和经验来自于对初级数据挖掘工程经常遇问题的归纳、分析与总结，有针对性的给出解决方法，课程将重现这些问题的经典案例，通过实例讲解，并对应到学员的实际工作问题，使学员能够把传授的经验和自己的问题结合起来，有效的启发思路、激发兴趣、提供解决问题需要的新思路新方法。
学员的收获总结起来有3点：
1：了解实际的事例结合说基本算法的各种变体，开阔思路
2：将一次培训深化为深入了解一个细分领域的一个渠道，之后可以接收到培训内容中知识点对应的业界最新更新。
3：加入“数据挖掘”职业圈，学员可以有一个加入职业社交圈的机会，和业内人士相互交流，相互切磋。
广义线性分类的原理和应用
内容：logistic Regression和计算广告学
二分类问题的例子n2.逻辑回归的数学原理
传统广告，计算广告，广告实时交易平台
数据预处理和维度提取
LR在计算广告中的应用
LR的效果测评，模型调优
LR模型中理论与工程的折中
LR和他的小伙伴们：广义线性模型n9.新情况，基于移动端的广告实时交易平台，LR的各种变体
决策树，聚类和异常点检测
内容：决策树和异常点检测
决策树的原理
各种决策树的生成算法
决策树在异常点检测中的应用
决策树的剪枝
其它异常点检测的应用小技巧
聚类算法的原理
聚类算法的常见问题：初始点选择，
聚类算法和决策树在异常点检测中的应用 结合计算广告，谈两个异常点检测小例子
巨型图挖掘
复杂网络介绍
当前巨型图应用场景
随机图，自然图，
常用的图计算框架（google的bagel，graphlab的graphx）
巨型图上的算法实现原理
常用的基于图的算法实现
随机游走，pageRank基于图的实现
svd介绍以及svd在图框架的实现 图挖掘与推荐系统（qzone的广告系统广点通，twitter的内容推荐）
电话咨询：010-62883247，62884854br/>邮件咨询：[email protected]
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