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课程培训
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AI与Python预测分析培训课程
AI与Python预测分析培训课程培训对象希望系统学习AI预测分析的Python开发者，数据科学家，业务分析师，以及处理数据的软件工程师和技术专业人员。 培训目标掌握Python在预测分析中的完整应用，熟练运用Pandas、Scikit-learn等主流库进行数据处理、建模和评估，具备独立完成从业务理解到模型部署的预测分析项目能力。 培训内容介绍一、 机器学习基础与数据挖掘流程：讲解监督学习与非监督学习的类型划分，数据挖掘的完整流程（业务理解、数据准备、建模、部署），以及过拟合与偏差-方差权衡的核心概念。 二、 Python机器学习库全景：介绍Pandas、NumPy、Scikit-learn、Matplotlib、Seaborn等核心库的功能定位，学习Jupyter Notebook的使用技巧。 三、 模型测试与评估策略：掌握保留法、交叉验证、自助法等评估策略，学习回归指标（ME、MSE、RMSE、MAPE）和分类指标（准确率、混淆矩阵）的计算与解读。 四、 模型性能可视化：通过利润曲线、ROC曲线、提升曲线等工具，直观展示模型性能，支持业务决策。 五、 数据准备与清洗：学习在Python中导入与存储数据的方法，掌握探索性数据分析、缺失值处理、异常值检测、标准化与归一化技术。 六、 分类算法实战：深入讲解逻辑回归、朴素贝叶斯、K近邻、决策树（CART、随机森林、XGBoost）、支持向量机等分类算法的原理与实现。 七、 回归与数值预测：掌握最小二乘法、正则化方法（L1/L2）、多项式回归、回归树与样条等回归技术，应用于数值预测场景。 八、 神经网络与深度学习：了解神经网络的基本原理（激活函数、层、反向传播），学习使用TensorFlow或PyTorch构建多层感知机（MLP）进行分类与回归。 九、 销售预测实战：结合时间序列与回归方法，处理季节性与趋势数据，构建企业级销售预测模型，评估预测准确性并进行业务沟通。 十、 无监督学习技术：掌握K均值、层次聚类等聚类方法，学习主成分分析（PCA）、因子分析等降维技术，探索数据内在结构。 十一、 文本挖掘与推荐系统：学习文本预处理、词袋模型、情感分析等技术，掌握协同过滤推荐算法的设计与评估方法。 十二、 异常检测与综合案例：掌握基于距离、密度的高维数据异常检测方法，通过完整案例学习从业务理解到模型部署的全流程实践。 |
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