金融领域下的数据挖掘算法应用：XGboost模型
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你将会学到：
- XGboost模型原理精讲
- 预测模型双案例实践
适合人群：
1、对Python大数据分析、数据挖掘以及机器学习感兴趣的学习者 2、有Python基础，对数据建模感兴趣的朋友 3、想要了解机器学习如何在金融科技领域进行应用的同学
课程目标：
结合实践案例，学习数据挖掘机器学习算法
课程简介：
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六门课。
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。
课程链接：金融领域下的数据挖掘算法应用：XGboost模型-用友摩天
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