《預(yù)測(cè)與決策上機(jī)》課件

預(yù)測(cè)與決策上機(jī)掌握預(yù)測(cè)與決策的精髓，啟迪創(chuàng)新，探索未知，創(chuàng)造價(jià)值。本課程以機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)為基礎(chǔ)，結(jié)合實(shí)際應(yīng)用案例，帶領(lǐng)學(xué)員深入研究預(yù)測(cè)與決策技術(shù)的學(xué)術(shù)前沿和應(yīng)用實(shí)踐。概述領(lǐng)域介紹介紹預(yù)測(cè)與決策領(lǐng)域及其應(yīng)用課程概述概述課程內(nèi)容和學(xué)習(xí)目標(biāo)基礎(chǔ)知識(shí)統(tǒng)計(jì)學(xué)掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)基本技術(shù)，為后續(xù)建模打下基礎(chǔ)機(jī)器學(xué)習(xí)掌握機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，理解主流算法及其特點(diǎn)決策樹算法學(xué)習(xí)決策樹算法，掌握模型構(gòu)建和應(yīng)用預(yù)測(cè)建模數(shù)據(jù)預(yù)處理研究數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，包括數(shù)據(jù)清洗、采樣和變換方法回歸分析了解線性回歸和非線性回歸的基本原理和方法分類分析深入探究常用的分類方法，包括SVM和樸素貝葉斯等算法聚類分析學(xué)習(xí)聚類方法，包括層次聚類和K-means等算法決策優(yōu)化最優(yōu)化方法掌握最優(yōu)化方法，包括線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃和非線性規(guī)劃等算法概率圖模型深入了解概率圖模型和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，包括Q學(xué)習(xí)和策略優(yōu)化等算法應(yīng)用案例金融預(yù)測(cè)模型探索金融數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型，為金融業(yè)提供分析決策支持健康決策模型介紹健康數(shù)據(jù)決策模型，為醫(yī)療行業(yè)提供預(yù)測(cè)與決策服務(wù)工業(yè)生產(chǎn)過程控制模型探討工業(yè)生產(chǎn)過程控制模型，提升生產(chǎn)過程效率實(shí)驗(yàn)操作1工具介紹介紹預(yù)測(cè)與決策相關(guān)的工具和開發(fā)環(huán)境2操作演示演示各種預(yù)測(cè)與決策算法的操作流程，引導(dǎo)學(xué)員進(jìn)行實(shí)踐操作3實(shí)驗(yàn)總結(jié)對(duì)實(shí)驗(yàn)過程及結(jié)果進(jìn)行總結(jié)和分析，幫助學(xué)員快速掌握技能總結(jié)與展望1課程回顧完整回顧本次預(yù)測(cè)與決策上機(jī)課程內(nèi)容2學(xué)習(xí)建議