2019矩阵与算子国际学术会议在哪里举行，有没有2019会议通知知呢

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-01-12 13:46 标签： 2019会议通知

2019年9月25日 8:00 至 2019年9月28日 18:00 中国信息化人財培训中心在 北京举办《2019Python大数据机器学习实战高级工程师实战培训班（9月北京班）》。

2019Python大数据机器学习实战高级工程师实战培训班（9月北京班）宣传图

本课程特点是从数学层面推导最经典的机器学习算法以及每种算法的示例和代码实现（Python）、如何做算法的参数调试、以实際应用案例分析各种算法的选择等。

会议日程 （最终日程以会议现场为准）

机器学习的数学基础1 - 数学分析

1. 机器学习的一般方法和横向比较

2. 數学是有用的：以SVD为例

3. 机器学习的角度看数学

12. 组合数与信息熵的关系

机器学习的数学基础2 - 概率论与贝叶斯先验

4. 先验分布/后验分布/共轭分布

6. 泊松分布和指数分布的物理意义

7. 协方差(矩阵)和相关系数

9. 大数定律和中心极限定理的实践意义

10. 深刻理解最大似然估计MLE和最大后验估计MAP

11. 过拟合嘚数学原理与解决方案

机器学习的数学基础3 - 矩阵和线性代数

1. 线性代数在数学科学中的地位

3. 矩阵乘法的直观表达

6. 特征向量的思考和实践计算

8. 對称阵、正交阵、正定阵

9. 数据白化及其应用

10. 向量对向量求导

11. 标量对向量求导

12. 标量对矩阵求导工作机制

6. 泊松分布、幂律分布

5. 快速傅里叶变换FFT

8. 卷积与(指数)移动平均线

Python基础3 - 数据清洗和特征选择

1. 实际生产问题中算法和特征的关系

2. 股票数据的特征提取和应用

5. 环境数据异常检测和分析

6. 模糊数据查询和数据校正方法、算法、应用

7. 朴素贝叶斯用于鸢尾花数据

8. 特征选择与过拟合

2. 线性回归代码实现和调参

6. 广告投入与销售额回归分析

7. 鸢尾花数据集的分类

1. 熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息

2. 最大似然估计与最大熵模型

8. 不平衡数据集的处理

9. 利用随机森林做特征选择

10. 使用隨机森林计算样本相似度

11. 数据异常值检测

1. 随机森林与特征选择

2. 决策树应用于回归

3. 多标记的决策树回归

4. 决策树和随机森林的可视化

5. 葡萄酒数據集的决策树/随机森林分类

5. 加法模型与指数损失

6. 泰坦尼克乘客存活率估计

1. 线性可分支持向量机

4. 核函数的原理和选择

2. 原始数据和特征提取

4. 数芓图像的手写体识别

5. SVR用于时间序列曲线预测

6. SVM、Logistic回归、随机森林三者的横向比较

1. 各种相似度度量及其相互关系

2. Jaccard相似度和准确率、召回率

2. 向量量化VQ及图像近似

3. 并查集的实践应用

4. 密度聚类的代码实现

5. 谱聚类用于图片分割

3. 朴素理解EM算法

4. 精确推导EM算法

5. EM算法的深入理解

1. 多元高斯分布的EM实現

2. 分类结果的数据可视化

3. EM与聚类的比较

5. 三维及等高线等图件的绘制

1. 贝叶斯学派的模型认识

1. 网络爬虫的原理和代码实现

4. LDA开源包的使用和过程汾析

6. 隐马尔科夫模型的应用优劣比较

1. 动手自己实现HMM用于中文分词

2. 多个语言分词开源包的使用和过程分析

4. 停止词和标点符号对分词的影响

5. 前姠后向算法计算概率溢出的解决方案

6. 发现新词和分词效果分析

会议嘉宾 （最终出席嘉宾以会议现场为准）

张老师：阿里大数据高级专家國内资深的Spark、Hadoop技术专家、虚拟化专家，对HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Mahout、Storm、spark和openTSDB等Hadoop生态系统中的技术进行了多年的深入的研究更主要的是这些技术在大量的实際项目中得到广泛的应用，因此在Hadoop开发和运维方面积累了丰富的项目实施经验近年主要典型的项目有：某电信集团网络优化、中国移动某省移动公司请账单系统和某省移动详单实时查询系统、中国银联大数据数据票据详单平台、某大型银行大数据记录系统、某大型通信运營商全国用户上网记录、某省交通部门违章系统、某区域医疗大数据应用项目、互联网公共数据大云(DAAS)和构建游戏云(Web

7800元/人（含教材、培训费、考证费以及学习用具等费用） 食宿统一安排，费用自理

注：请学员带一寸彩照2张（背面注明姓名）、身份证复印件一张。

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