在机器学习领域，数据标注成本高、标注数据稀缺等问题长期困扰着从业者。半监督学习作为一种创新的解决方案，能够有效利用少量已标记数据和大量未标记数据，挖掘数据背后的潜在价值，为机器学习带来新的突破。本图文课程《机器学习之半监督学习》应运而生，致力于为学员深入剖析半监督学习的核心算法与应用实践。

你将学会

  1. 掌握半监督学习核心算法：学员将掌握一套系统的半监督学习算法技巧，包括理解Label Propagation和Label Spreading算法原理、构建图的方式、相似性权重计算方法、标签传播流程等，从而显著提升在数据标记稀缺场景下的机器学习能力。
  2. 提升数据处理与模型优化能力：通过课程学习，学员将学会如何更有效地处理数据和优化模型，包括在数据标记稀缺时运用半监督学习算法捕捉数据分布、选择合适算法与参数、评估和优化模型性能等，从而提升在机器学习领域的数据处理与模型优化综合能力。
  3. 塑造机器学习前沿专业形象：通过对前沿半监督学习算法的学习和实践，学员将能够在机器学习领域展现出更加专业和前沿的思维方式，包括快速判断半监督学习方法的适用性、从多维度思考解决方案等，从而塑造出更具专业性和前瞻性的机器学习专业形象。

课程内容

  1. 算法原理深度剖析：以《【干货】用半监督学习方法处理标签(上)Label Propagation》和《【干货】用半监督学习方法处理标签(下)Label Spreading》两篇文章为基础，详细拆解Label Propagation和Label Spreading算法的原理、特点、适用场景以及迭代计算过程。通过理论讲解与数学推导，结合直观的图表和示例，帮助学员透彻理解算法的核心要点。
  2. 实战案例演练：引入大量真实的案例，涵盖银行反欺诈、图像识别、文本分类等多个领域。学员将跟随课程引导，运用所学算法对实际数据进行处理和分析，从数据生成、算法应用，到结果评估和模型优化，全流程参与实战，切实提升解决实际问题的能力，积累丰富的实践经验。
  3. 拓展与进阶：后续持续更新的文章将围绕半监督学习展开拓展与深化。不仅会介绍更多半监督学习算法及其应用，还会深入探讨半监督学习与其他机器学习方法的融合应用，以及在不同行业和场景下的优化策略。同时，结合行业最新趋势和研究成果，更新课程内容，让学员掌握前沿知识和技术，保持竞争力。

讲师介绍

本课程由徐杨老师倾力打造。徐杨老师拥有英国Glasgow大学计量经济学硕士学位，在数据分析和机器学习领域造诣深厚，具备扎实的理论基础和丰富的实践经验。他擅长将复杂的机器学习知识转化为通俗易懂的内容，通过生动的案例和清晰的讲解，帮助学员快速掌握核心要点，引导学员在实践中不断提升机器学习能力。

适合人群

  1. 机器学习初学者：对机器学习充满热情，刚刚涉足该领域的新手。本课程将帮助他们快速了解半监督学习这一前沿领域，掌握Label Propagation和Label Spreading算法，为深入学习机器学习知识和技能奠定坚实基础。
  2. 数据分析师与算法工程师：在数据处理、算法开发等岗位工作，需要提升机器学习能力，解决实际问题的人员。学习本课程后，他们能够运用半监督学习算法处理数据标记稀缺的问题，优化模型性能，提升工作效率和成果质量。
  3. 寻求突破的技术人员：渴望提升自身技术水平，寻求职业突破的技术人员。本课程将助力他们深入理解半监督学习的前沿算法，培养创新思维，学会用新方法解决复杂问题，在职场中脱颖而出，为职业发展开辟新路径。

报名地址：https://edu.cda.cn/goods/show/3826?targetId=6730&preview=0