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介绍：课程主要就Aiops及特征工程，预测和分类问题，模型优化，聚类问题，异常检测问题，回归，决策树，集成算法-Bagging，模型调优，集成算法-Boosting，集成算法-Stacking，降维，聚类算法-Kmeans，聚类算法-DBSCAN，SVM，独立森林，配套实战案例与项目全部基于真实数据集与实际任务展开，结合企业级框架进行建模实战。由浅入深，每一个理论搭配一个实验，且侧重技能不同，学员的知识体系会更加全面。
专辑详情：
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简介
课程主要就Aiops及特征工程，预测和分类问题，模型优化，聚类问题，异常检测问题，回归，决策树，集成算法-Bagging，模型调优，集成算法-Boosting，集成算法-Stacking，降维，聚类算法-Kmeans，聚类算法-DBSCAN，SVM，独立森林，配套实战案例与项目全部基于真实数据集与实际任务展开，结合企业级框架进行建模实战。由浅入深，每一个理论搭配一个实验，且侧重技能不同，学员的知识体系会更加全面。
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AIops智能运维机器学习算法专辑列表(29个)
节目名时长更新时间
001.什么是AIOps
12:122022-06-29002.AIOps方法论
09:062022-06-29003.智能运维工程思想
09:402022-06-29004.故障处理
09:582022-06-29005.智能故障诊断
08:022022-06-29006.智能服务台
07:182022-06-29007.AIOps落地方向及应用示例
10:012022-06-29008.落地AIOps的焦点问题
10:062022-06-29009.故障根因分析
07:372022-06-29010.机器学习概述
10:292022-06-29011.数据来源与类型
12:092022-06-29012.特征工程-1
14:572022-06-29013.特征工程-2
14:482022-06-29014.机器学习基础-1
10:542022-06-29015.机器学习基础-2
10:492022-06-29016.特征构造-1
08:572022-06-29017.特征构造-2
10:372022-06-29018.集成算法概述
04:392022-06-29019.随机森林
09:402022-06-29020.交叉验证
08:132022-06-29021.网络搜索
08:202022-06-29022.Boosting策略与GBDT
09:002022-06-29023.XGBoost原理
11:312022-06-29024.支持向量机概述
10:082022-06-29025.异常检测
04:332022-06-29026.独立森林
12:142022-06-29027.LightGBM原理
10:172022-06-29028.场景拓展
08:302022-06-29029.Stacking是什么？
07:302022-06-29
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