课程介绍：

机器学习是指一套工具、方法或程式，使到我们可以从现实世界的海量数据里提炼出有价值的知识，规则和模式，然后将它们反哺给前台应用系统，进行预测，推荐等能产生直接经济价值的场景，给用户带来“机器具备人类般高智能”的震撼性体验。对于数据越来越多，而人力成本又越来越高的大数据时代，机器学习能降低企业进行数据分析的成本，掌控有关技术，可以给企业和个人带来巨大的价值。

本课程的受众主要是没有经过专业训练的IT专业人员，他们可能是程序员，运维，IT系统架构师等等，也适合没有经过科班训练的数据分析师。数据分析是一个业务+算法+IT的交叉领域，同时熟悉这三方面知识的人，可以玩转大数据，产生无穷无尽的花样，产生巨大的价值。但很无奈的情况是这种人才太少，IT人员即使熟悉本公司的业务，但同时又熟悉算法的人极少。一般只能做一些简单的维度统计，指标计算等等，如果说到开发更高智能的系统，知识上鞭长莫及。本课程的目标，正是要打破知识的鸿沟，向IT人员普及算法知识，并把这些知识用于实际项目，把中国的机器学习应用能力提高一个台阶。

课程内容：

第1课 机器学习概论

第2课 线性回归与Logistic。案例：电子商务业绩预测

第4课 降维技术。案例：业绩综合指标设计

第5课 线性分类器，Knn算法，朴素贝叶斯分类器，文本挖掘，案例：智能判断垃圾短信，通过文本挖掘给用户加标签，评论自动分析，用户流失预警

第6课 决策树，组合提升算法，bagging和adaboost，随机森林。案例：运营商用户分析

第7课 支持向量机，为什么能理解SVM的人凤毛麟角？

第8课 人工神经网络，单层感知器，线性神经网络，BP神经网络，基于梯度下降的学习算法，图像压缩和银行用户信用评估

第10课 概率神经网络和信念贝叶斯分类器

课程将于11月11日开课。课程设计共11课，每课看学员接受程度大约1-2周时间，整个课程持续时间预计不超过20周。

对机器学习有兴趣的朋友，特别适合想学习算法的IT专业人员或非科班出身的数据分析人员。较好能有一些线性代数，统计等数学基本知识，没有也无妨，可以在课程期间快速补强。

对于数据分析基础的朋友，可以提高其处理大数据的能力。对于IT基础的朋友，可以通过课程了解机器学习算法的原理与应用，进军大数据分析领域

tigerfish，ITPUB创始人，炼数成金创始人。中山大学海量数据与云计算研究中心主任。数据库专家，数据分析专家，有丰富的IT领域、数学领域的知识经验。曾经讲授炼数成金上《数据分析、展现与R语言》、《数据分析与SAS》、《Hadoop数据分析平台》等多门受欢迎课程。他将带领他的数据分析团队完成整个授课工作。返回搜狐，查看更多

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