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經典實驗設計與大數據建模課程
培訓背景隨著工業物聯網的迅速發展，在智能制造和工業4.0的發展趨勢下，大數據與實體經濟正在逐步融合，利用機器學習可以對實體經濟行業進行市場需求分析、生產流程優化、供應鏈與物流管理、能源管理、提高智能客戶服務等，這不但大大拓展了企業的目標市場，更成為眾多企業技術進步的重要推動力。
培訓對象：數據分析人員、對機器學習算法感興趣的人員
培訓時間：18H

課程特點：
（1）關注算法：本次課程通過對算法的深入闡述，通過相關的案例講解，讓學員了解機器學習算法的本質，不同的機器學習算法到底能解決什么問題。
（2）算法實用：機器學習領域算法眾多，逐個學習耗時費力。本次課程介紹了一些常見的實用算法，對算法原理進行詳細講解，通過這些算法可以解決制造業領域面臨的大部分問題。
（3）關注(zhu)實操(cao)：本次課(ke)程安排了學員(yuan)進行實際操(cao)作，幫助學員(yuan)快速上手如何通(tong)過(guo)機器學習建立模型。

課程大綱：
第一講：機器學習入門
1、什么是機器學習
2、關于數據
3、機器學習與數據庫以及BI的比較
4、建模的核心內容
5、模型評估
6、數據準備
7、總結

第二講：CART算法介紹
1、CART決策樹基本概念介紹
2、如何進行分裂
3、Prior概率
4、損失的概念
5、缺失值處理
6、變量重要性
7、CART樹形成過程
8、交叉驗證
9、如何打分
10、一些CART的新功能
11、案例演示
12、實操訓練

第三講：TreeNet算法介紹
1、直覺性的介紹
2、損失函數
3、參數和非參數方法
4、隨機梯度提升的算法核心概念
5、具體建模過程圖形演示
6、優化模型的一些重要參數
7、TreeNet的優勢
8、自動化建模介紹
9、案例演示
10、實操訓練

第四講：Mars算法介紹
1、什么是MARS
2、傳統建模和現代建模方法比對
3、MARS的核心概念
4、案例演示
5、實操訓練

第五講：GPS算法介紹
1、傳統回歸的問題
2、Ridge回歸
3、LASSO回歸
4、相對于(yu)之前的(de)(de)正則化回歸，GPS的(de)(de)改進

第六講：RandomForests算法介紹
1、RF與傳統的Bagging的區別
2、RF中的決策樹與CART樹的區別
3、RF中OOB檢驗機制
4、RF中臨近度概念介紹
5、如何在RF中做聚類分析和異常點探查
6、RF中缺失值處理機制
7、RF中的權重和變量重要性如何計算(suan)

第七講：DataBinning,QuickImpute算法介紹
第八講：機器學習的應用場景
第九講：如何建立最優模型
經典實驗設計與大數據建模課程