全部 机器学习(SSEC345)
Machine Learning
学时:32    学分:2
开课院系: 金融学院
教学对象:本科生
课程性质:必修

课程简介

本课程使用Python语言中的pandas和scikit-learn进行机器学习基础教学,课程实践内容极强,包含大量经典机器学习算法应用案例。课程内容涉及机器学习的基本概念,常见的机器学习算法原理及实现步骤,机器学习模型调参和模型评估等。课程目的在于培养学生的数据分析与数据挖掘能力,能够应用机器学习算法解决实际问题,进而培养学生的实务能力。同时,通过对机器学习中基础性内容的介绍,为后续深入探索深度学习、人工智能等复杂算法打下坚实基础。

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课程团队

陈赟 主讲
中国金融学院

先修课程

Python与程序设计

教材或参考书

作者(译者): 李航
书名: 统计学习方法(第二版)
出版社: 清华大学出版社
出版日期: 2019
作者(译者): Hastie, T., Tibshirani, R., and Friedman, F.
书名: The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction
出版社: Springer
出版日期: 2009

选课答疑

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