| 培训目标：
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课程中的理论和经验来自于对初级数据挖掘工程经常遇问题的归纳、分析与总结，有针对性的给出解决方法，课程将重现这些问题的经典案例，通过实例讲解，并对应到学员的实际工作问题，使学员能够把传授的经验和自己的问题结合起来，有效的启发思路、激发兴趣、提供解决问题需要的新思路新方法。
学员的收获总结起来有3点：
1：了解实际的事例结合说基本算法的各种变体，开阔思路
2：将一次培训深化为深入了解一个细分领域的一个渠道，之后可以接收到培训内容中知识点对应的业界最新更新。
3：加入“数据挖掘”职业圈，学员可以有一个加入职业社交圈的机会，和业内人士相互交流，相互切磋。
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广义线性分类的原理和应用
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内容：logistic Regression和计算广告学
- 二分类问题的例子n2.逻辑回归的数学原理
- 传统广告，计算广告，广告实时交易平台
- 数据预处理和维度提取
- LR在计算广告中的应用
- LR的效果测评，模型调优
- LR模型中理论与工程的折中
- LR和他的小伙伴们：广义线性模型n9.新情况，基于移动端的广告实时交易平台，LR的各种变体
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决策树，聚类和异常点检测
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内容：决策树和异常点检测
- 决策树的原理
- 各种决策树的生成算法
- 决策树在异常点检测中的应用
- 决策树的剪枝
- 其它异常点检测的应用小技巧
- 聚类算法的原理
- 聚类算法的常见问题：初始点选择，
- 聚类算法和决策树在异常点检测中的应用 结合计算广告，谈两个异常点检测小例子
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巨型图挖掘
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- 复杂网络介绍
- 当前巨型图应用场景
- 随机图，自然图，
- 常用的图计算框架（google的bagel，graphlab的graphx）
- 巨型图上的算法实现原理
- 常用的基于图的算法实现
- 随机游走，pageRank基于图的实现
- svd介绍以及svd在图框架的实现 图挖掘与推荐系统（qzone的广告系统广点通，twitter的内容推荐）
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专家力量：
中国科学院相关研究所高级研究人员
西门子，TI,vmware，MSC,Ansys，MDI，Mentor, candence,Altium,Atmel 、Freescale,达索，华为等
大型公司高级工程师，项目经理，技术支持专家
中科信软培训中心，资深专家或讲师
大多名牌大学，硕士以上学历，相关学历背景专业，理论素养高
多年实际项目实践，大型复杂项目实战案例分享，热情，乐于技术分享
针对客户实际需要，真实案例演示，互动式沟通，学有所值
