活动内容
2023年寒假“R机器学习(基于mlr3verse)”培训邀请函
近年来,人工智能技术在各个领域中的应用越来越广泛,现阶段的人工智能代表就是机器学习,因此,掌握常用机器学习算法的工作原理,并能够熟练运用编程建立实际的机器学习模型,是开展人工智能相关研究的前提和基础。
R语言是科研领域广受欢迎的编程语言,tidyverse优雅编程为数据科学带来一股清流,而在机器学习领域,mlr3verse框架基于面向对象R6 语法和data.table 底层数据流(速度超快),支持future 并行,支持搭建“图”流学习器,支持分块训练,整合了各种机器学习算法包,实现了统一、整洁的机器学习流程化操作,比Python 的scikit-learn 更加易学、易用。
本期培训班主要面向具备一定的R语言基础,想要学习机器学习建模流程:数据清洗、特征工程、集成学习、超参数调参、特征选择,以及各种机器学习算法:正则化回归、Logistic回归、KNN、朴素贝叶斯、神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、AdaBoost、XGBoost、LightGBM、聚类分析、关联分析、文本挖掘的基本原理及R代码实现。另外,增加少量的torch包深度学习。
课程特色:
·全网最新mlr3verse机器学习工作流程(可参阅张敬信最新整理的R机器学习:mlr3verse技术手册),科学规范、简洁地实现机器学习算法;
·通俗易懂讲解机器学习算法原理,其中的关键步骤配有算例和R代码讲解,每个机器学习算法都配有实现案例;
·价格低课时长(预计58小时),做全网最具性价比的机器学习课程;
·小班直播授课模式,课时充裕,便于充分学习吸收,课上实操讲解,授课老师负责课后作业巩固、答疑;
·专门制作课件,课前发给学员,提供直播录屏视频(仅限学员自用,泄露将追究法律责任)。
课程内容:
序号 | 内容 | 时间 |
第01讲 | 机器学习概述 | 1月29日9:00-11:00 |
第02讲 | mlr3verse基础与图学习器 | 1月29日13:30-16:30 |
第03讲 | 特征工程(缺失值、预处理) | 1月30日19:00-22:00 |
第04讲 | 超参数调参、特征选择、模型解释 | 1月31日19:00-22:00 |
第05讲 | 正则化回归 | 2月1日19:00-22:00 |
第06讲 | Logistic回归 | 2月2日19:00-22:00 |
第07讲 | KNN | 2月3日19:00-21:00 |
第08讲 | 朴素贝叶斯 | 2月4日8:30-11:30 |
第09讲 | 决策树 | 2月4日13:30-16:30 |
第10讲 | 随机森林 | 2月5日8:30-11:30 |
第11讲 | Adaboost与GBDT | 2月5日13:30-16:30 |
第12讲 | XGboost | 2月6日19:00-22:00 |
第13讲 | LightGBM | 2月7日19:00-22:00 |
第14讲 | 支持向量机 | 2月8日19:00-22:00 |
第15讲 | 聚类分析 | 2月9日19:00-22:00 |
第16讲 | 关联规则 | 2月10日19:00-22:00 |
第17讲 | 文本挖掘 | 2月11日8:30-11:30 |
第18讲 | 神经网络 | 2月11日13:30-16:30 |
第19讲 | torch深度学习I | 2月12日8:30-11:30 |
第20讲 | torch深度学习II | 2月12日13:30-16:30 |
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