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基于阿里商品智能推送的用户购买预测
基于阿里商品智能推送的用户购买预测
掌握数据挖掘&机器学习核心技能
课程费用
¥4999
截止日期
2月10日
已报人数
2/12人
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基于阿里商品智能推送的用户购买预测
已报人数2 截止日期 2月10日
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项目课程介绍
由浅入深,层层递进,透过数据挖掘,把握人工智能热点项目
目前各大互联网平台,诸如:阿里、京东、腾讯、爱奇艺等都会对用户过往记录进行分析建模,获取用户的使用习惯以此来对用户进行产品的智能推送,来提高的产品的购买率,将潜在客户进行进一步的挖掘转化。 本次项目使用的是阿里巴巴推荐系统的相关数据,根据以往用户的浏览、使用数据以及系统的推荐数据,来进行分类预测模型的搭建及预测用户是否会购买推荐的产品,依次来探究用户对于推荐产品的感知,进一步提高推荐的成功率,提高平台的产能。
梅老师:指南者留学人工智能方向老师
梅老师:指南者留学人工智能方向老师
项目特色及优势介绍
机器学习 智能测试 绿色制造
1
智能推荐核心项目
随着人工智能技术的发展推荐系统对于用户的需求把控的越来越精准,将机器学习的技术进一步应用到推荐系统中,达到推荐成功率预测可以对用户进行更为精准的推送。
2
机器学习&数据挖掘知识全覆盖
Python、Numpy、Pandas基础知识全覆盖,线性模型、树模型、K均值聚类算法、主成分分析。
3
专业核心竞争力
机器学习项目的培训内容是基于企业招聘人才、国外院校招生的标准精心设计,学员通过该培训项目可以完成从0到1的蜕变。
项目特色及优势介绍
往期课程项目成果展示
往期课程项目成果展示
以往期学员完成的“基于图像的电影推荐算法”项目为例
数据处理能力
数据处理能力
学会基本的数据抽样和数据探索技巧,熟练运用python进行数据清洗,数据集成、数据变换和数据规约,保证取样数据质量并划分测试集和训练集。
机器学习理论
机器学习理论
在学习概率与统计的基础上,掌握VC维、信息论、正则化、最优化等机器学习理论,了解有监督学习及无监督学习等基本机器学习模型。
基础开发能力
基础开发能力
掌握机器学习算法工程师必备的开发技能,在项目中,将每个环节都反复迭代优化调试,能够将复杂任务进行模块划分,实现逻辑抽象复用。
课程安排
理论学习与项目实战相结合
01
教授数据挖掘基础知识及软件工具
数据挖掘基本概念了解
数据挖掘定义、数据挖掘基本工具、挖掘算法的应用场景
Python入门及进阶
Python基础知识、Numpy(三方库)基础知识、Pandas(三方库)基础知识、数据可视化、sklearn
数据清洗与处理
缺失值处理、异常值处理、重复值处理、数据标准化、数据归一化、数据分箱、独热编码
02
机器学习算法精讲及居民收入预测模型实战
监督学习算法
线性模型(线性回归、逻辑回归)、树模型(决策树、随机森林)
无监督学习算法
K均值聚类算法、主成分分析(PCA)降维算法
示范项目精讲
回归模型项目、分类模型项目
03
指导学员完成项目及项目报告,查验培训成果
项目内容
基于阿里商品智能推送的用户购买预测
使用工具
Python、Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等主流数据挖掘工具
锻炼技能
数据挖掘项目的整体把握能力、数据读取与探索、数据的深层次加工、模型构建与算法选择、模型调参与框架搭建
常见问题
训练营持续时间多久?
训练营为期6-8周,其中前4周左右是理论知识的学习以及示范项目的讲解,后2-4周授课老师和助教将会协助学员完成指定项目。
训练营是以怎样的方式进行?
训练营采用了视频+远程会议的授课方式,同时我们运用大量心理学知识及经验,通过微信班级群+作业成绩排名+名师全程陪伴的方式, 激发出学员的学习动力。学习是可以成为一件很有意思的事情。
分配的项目是自己独立完成,还是老师带着做?
我们的主讲老师和助教老师会带着你手把手的写代码,做项目,帮你更好的掌握数据分析的理论,陪你一起去踩实践过程中会遇到的坑。
完成项目制学习后,我们简历上的项目经历会不会雷同?
针对每个不同的班级,我们都设计了不同的项目,而且确保该项目仅针对此次学员,不会被重复使用。
项目完成后,我可以得到什么?
每个项目完成后,我们都会协助学生完成该项目的项目报告,报告完成后我们将颁发项目结课证书。