摩天，用友旗下社會(huì)化的企業(yè)數(shù)智化學(xué)習(xí)認(rèn)證社區(qū)，提供數(shù)智營(yíng)銷、智慧醫(yī)療、數(shù)智金融、智能制造、項(xiàng)目管理等精品課程，數(shù)智化人才上摩天！https://mot.yonyou.com/

你將會(huì)學(xué)到：

• XGboost模型原理精講
• 預(yù)測(cè)模型雙案例實(shí)踐

適合人群：

1、對(duì)Python大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘以及機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣的學(xué)習(xí)者 2、有Python基礎(chǔ)，對(duì)數(shù)據(jù)建模感興趣的朋友 3、想要了解機(jī)器學(xué)習(xí)如何在金融科技領(lǐng)域進(jìn)行應(yīng)用的同學(xué)

課程目標(biāo)：

結(jié)合實(shí)踐案例，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘機(jī)器學(xué)習(xí)算法

課程簡(jiǎn)介：

課程介紹：
本課程為金融領(lǐng)域下的數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用系列課程的第六門課。
本系列課程不僅僅講解機(jī)器學(xué)習(xí)的模型理論，更重要的是，將大量金融相關(guān)案例融合在了其中，每一個(gè)算法下，都會(huì)有配套的案例幫助你強(qiáng)化理論，拓展思路，提升自己的應(yīng)用能力。
這套課程涉及到的一些機(jī)器學(xué)習(xí)的模型與案例都是非常經(jīng)典的，包括線性回歸模型、邏輯回歸模型、決策樹(shù)模型、Adaboost模型、GBDT模型、XGboost模型以及LightGBM模型，以及非監(jiān)督式學(xué)習(xí)模型：聚類分群，智能推薦算法，還有關(guān)聯(lián)分析模型。

課程特點(diǎn)：
第一：快速入門，深入淺出。我們每個(gè)課程中，都包涵了基本數(shù)據(jù)原理以及簡(jiǎn)單的代碼實(shí)踐，從而獲得一個(gè)高效的快速入門。
第二：注重實(shí)戰(zhàn)，案例為王。這也是我非常看重的一點(diǎn)，這個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)呀，你不能就理論講理論，一定要結(jié)合案例實(shí)戰(zhàn)，結(jié)合工作場(chǎng)景，才能有一個(gè)更好的效果。

為什么要學(xué)習(xí)這門課程：
學(xué)習(xí)這套課程后，你將從中收獲滿滿。
第一、你將入門并提升Python大數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)的水平。
第二，你能夠提升個(gè)人綜合能力，快速適應(yīng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新時(shí)代。
第三，你將會(huì)培養(yǎng)數(shù)據(jù)化的思維，熟悉數(shù)據(jù)建模思路。
第四，你將了解機(jī)器學(xué)習(xí)在金融科技等領(lǐng)域的具體應(yīng)用，掌握基礎(chǔ)分析能力。

課程鏈接：金融領(lǐng)域下的數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用：XGboost模型-用友摩天

?

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的金融领域下的数据挖掘算法应用：XGboost模型的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

如果覺(jué)得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。