数据挖掘全套课程-04 【中级进阶】机器学习项目
本套课程为价值数万的数据挖掘全套课程的第四部：【中级进阶】机器学习项目，后续还会把其他14套课程陆续发布出来，请持续关注！
本资源主要包含：
一、机器学习应用班
课程介绍：
机器学习应用班将从实际案例出发，呈现真实生产环境，内容包括怎么选特征，怎么处理特征，怎么选模型，怎么评估模型，进而在项目 系统 应用的基本框架下，逐一分析：原理 代码 案例 数据 场景 模型 效果 调参。
换句话说，本课程不仅让学员了解实际BAT工业界各领域：推荐系统、图像、CTR预估、深度学习等是怎么运用一些机器学习算法的，更让学员真正学会分析数据/场景/需求（包括什么场景下用什么最好，哪个最合适 或者说怎么用最合适）、处理特征，从而根据数据/场景/需求/特征选择合适模型，处理实际机器学习问题，最终助力升职加薪。
且10次课基本每次课都有原理、有应用、有代码、有案例、有数据、有作业，这是七月在线应用类课程的标配。
二、 机器学习与量化交易项目课程
课程介绍：
机器学习和程序化交易系统是目前量化交易的主流手段，这门课将会从零起步介绍量化交易的方方面面，并且手把手教你从零开始搭建一个能work、能run起来的事件驱动型的量化交易平台/自动交易系统，通过项目把相关知识点串起来，不但技能提升可更快，而且随着项目经验的增长，对于求职/跳槽涨薪也有极大的帮助。
课程目录：
1. 自动化交易综述
主要内容： 课程内容综述，自动化／算法交易介绍，python在自动交易中的应用简介
2. 量化交易系统综述
主要内容：回测，自动交易，策略建模，常见平台使用
3. 搭建自己的量化数据库
软件需求，数据获取方式，数据存储方式
mini-project-1: 金融数据的存储，读取
4. 用python进行金融数据分析
主要内容：数据清理与特征选择
mini-project-2: pandas与金融数据分析
5. 策略建模综述
主要内容：介绍量化交易中的策略建模流程及主要处理方式
6. 策略建模：基于机器学习的策略建模
mini-project-3: 基于机器学习的金融预测
7. 模型评估与风险控制
主要内容：模型评估的一般流程和常用手段、与风险控制的原理和实现方法
8. 自动交易系统的搭建
主要内容：基于事件驱动型的自动交易系统
Final-Project: 手把手教你搭建自动交易系统（有作业，课后直接赠送一套自动交易系统，可自行定制、修改）
9. 量化策略的实现
mini-project-4:将本学期的所有project融入到上节课的系统中去，尤其是将机器学习的策略模型与自动化交易系统耦合。
10. 策略优化与课程总结
主要内容：如何进行模型选择与优化，课程回顾与展望
三、 17年7月14日机器学习项目班（完）
本课程包括从头到尾实现一个推荐系统、零距离实战深度学习项目、深度探索文本主题与分类、聊天机器人与金融反欺诈、视觉聊天机器人、金融反欺诈模型训练，以及含金量极高的点击率预估
1 项目驱动。本课程涵盖云音乐推荐系统、用深度学习学梵高作画、基于Facebook核心框架的机器翻译、文本分类、图灵聊天机器人、智能金融反欺诈、BAT的CTR预估等极具商业价值的实战项目。
2 真枪实战。给学员布置作业、提供工业数据作为练习，在实际动手操作中一举掌握海量数据分布式处理技能（Map-Reduce、Spark），提前感受工业界真实应用场景。
课程目录
第一周 从头到尾实现一个推荐系统
第1课 音乐推荐系统_(上)
问题的引入，可获取的资源渠道，数据获取，数据组织，问题解决思路
聚类与协同过滤、协同过滤优化与代码实现
第2课 音乐推荐系统_(下)
推荐系统优化：隐语义模型，深度学习与用户序列建模，海量数据下的spark构建推荐系统
第二周 零距离实战深度学习项目
第3课 神经网络实现机器翻译
用PyTorch实现一个Encoder-decoder神经网络机器翻译模型
第4课基于pytorch的风格转换
学习并理解Facebook最新深度学习框架pytorch，利用pytorch实现简单的图片风格转换，让机器帮你作画
第三周 深度探索文本主题与分类
第5课文本主题与分类_(上)
文本数据的主题提取与可视化，基于机器学习（朴素贝叶斯，SVM）的文本分类
第6课 文本主题与分类_(下)
基于fasttext与其他深度学习方法的文本分类
第四周 聊天机器人与金融反欺诈
第7课视觉聊天机器人 - 次世代的图灵测试
通过深度学习让聊天机器人告诉你图片中的复杂信息
第8课 金融反欺诈模型训练
通过机器学习GBRT、RF、XGboost等算法训练建模解决信贷业务中欺诈用户预测的问题
第五周 含金量极高的点击率预估
第9课 电商点击率预估_(上)
问题设定，特征处理，构建基于LR的baseline CTR预估系统：使用liblinear与spark
第10课 电商点击率预估_(下)
使用深度学习自动学习特征表示
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发表于 2018-10-17 22:41:55
发表于 2019-1-16 20:21:22
