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Python機器學習課程培訓

 
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上部份地點:【上海】同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓【南京分部】:金港大廈(和燕路)【武漢分部】:佳源大廈(高新二路)【成都分部】:領館區1號(中和大道)【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈
最近開間(周末班/連續班/晚班):2019年1月26日
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       1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
       2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
       3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會?!詈细駥W員免費頒發相關工程師等資格證書,提升職業資質。專注高端技術培訓15年,端海學員的能力得到大家的認同,受到用人單位的廣泛贊譽,端海的證書受到廣泛認可。

部份程大綱
 

1. 機器學習概述
a) 人工智能概述
b) 什么是機器學習
c) 機器學習算法分類
d) 機器學習開發流程
e) 學習框架和資料介紹
2. 特征工程
a) 數據集
b) 特征工程介紹
c) 特征抽取
d) 特征預處理
e) 特征降維
f) 主成分分析
3. 分類算法
a) sklearn轉換器和估計器
b) K-近鄰算法
c) 模型選擇與調優
d) 樸素貝葉斯算法
e) 決策樹
f) 集成學習方法之隨機森林
4. 回歸與聚類算法
a) 線性回歸
b) 欠擬合與過擬合
c) 線性回歸的改進-嶺回歸
d) 分類算法-邏輯回歸與二分類
e) 模型保存和加載
f) 無監督學習-KMeans算法
第1節 - 人工智能概述
第2節 - 什么是機器學習
第3節 - 機器學習算法分類
第4節 - 機器學習開發流程
第5節 - 學習框架和資料介紹
第6節 - 可用數據集
第7節 - sklearn數據集使用
第8節 - 字典特征抽取
第9節 - 文本特征抽取CountVectorizer
第10節 - 中文文本特征抽取
第11節 - 文本特征抽取TfidfVevtorizer
第12節 - 數據預處理-歸一化
第13節 - 數據預處理-標準化
第14節 - 什么是降維
第15節 - 刪除低方差特征與相關系數
第16節 - 主成分分析
第17節 - instacart降維案例

 

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