机器学习与数据挖掘在商业分析中的应用【大学组】

方向:金融商科

专业:商业

适合人群:商业分析,风险管理,商业统计,金融学

是否可以加论文:

项目时长及形式:英文

产出:

7周在线小组科研学习+5周论文辅导学习 共125课时

学术报告

优秀学员获主导师Reference Letter

EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表(可用于申请)

结业证书

成绩单

项目介绍:

项目将带领学生学习监督学习与无监督学习、过度拟合、训练数据、测试数据、验证数据、线性回归和逻辑回归、决策树算法、提升树算法、随机森林、神经网络、支持向量机、聚类、维度诅咒、特征选择、正则化、主成分分析、拟合优度度量、数据准备、缺失值填充、异常值、特征工程、分类变量编码、模糊匹配等机器学习基础知识及数据挖掘经典算法,项目结束时提交项目报告,进行成果展示。

机器学习与数据挖掘在商业分析中的应用【大学组】

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