十大机器学习模型系列-数据挖掘算法应用：聚类分群模型

课程介绍：

本课程为金融领域下的数据挖掘算法应用系列课程的第八门课。

本系列课程不仅仅讲解机器学习的模型理论，更重要的是，将大量金融相关案例融合在了其中，每一个算法下，都会有配套的案例帮助你强化理论，拓展思路，提升自己的应用能力。

这套课程涉及到的一些机器学习的模型与案例都是非常经典的，包括线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型、Adaboost模型、GBDT模型、XGboost模型以及LightGBM模型，以及非监督式学习模型：聚类分群，智能推荐算法，还有关联分析模型。

课程特点：

第一：快速入门，深入浅出。我们每个课程中，都包涵了基本数据原理以及简单的代码实践，从而获得一个高效的快速入门。

第二：注重实战，案例为王。这也是我非常看重的一点，这个机器学习呀，你不能就理论讲理论，一定要结合案例实战，结合工作场景，才能有一个更好的效果。

为什么要学习这门课程：

学习这套课程后，你将从中收获满满。

第一、你将入门并提升Python大数据分析与机器学习的水平。

第二，你能够提升个人综合能力，快速适应数字化转型的新时代。

第三，你将会培养数据化的思维，熟悉数据建模思路。

第四，你将了解机器学习在金融科技等领域的具体应用，掌握基础分析能力。

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