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每期人數限3到5人。 |
| 上課時間和地點 |
上課地點：【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 【廣州分部】：廣糧大廈 【西安分部】：協同大廈
最近開課時間(周末班/連續班/晚班）：2020年3月16日 |
| 實驗設備 |
☆資深工程師授課
☆注重質量
☆邊講邊練
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| 質量保障 |
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。 |
課程大綱 |
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Python 機器學習課程2018
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課程目標：
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通過學習， 結合具體例子講解機器學習中Python的使用，Python 軟件包的使用，Python深度學習等方面的內容，引導學員掌握Python在推薦系統中的應用，并為后續獨立從事機器學習和推薦系統軟件開發打下基礎。
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課程大綱：
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主題 |
內容 |
Python 主流數據包
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1、numpy，scipy數據計算
2、matplotlib 可視化
3、Pandas 數據分析案例
4、實驗 |
Python 機器學習1 |
1、?貝葉斯概率
2、?線性回歸
3、?決策樹算法族
4、?實驗 |
Python 機器學習2 |
1、SVM案例
2、隨機森林
3、K-means聚類和層次聚類
4、實驗 |
Python機器學習3 |
1、?感知機
2、?反向傳播算法
3、?實驗MNIST單層網絡 |
Python深度學習 |
1、?深度學習概論
2、?隨機梯度下降算法
3、?過擬合與欠擬合
4、?卷積神經網絡 |
機器學習與推薦系統 |
1、?協同過濾算法
2、?機器學習推薦原理
3、?實驗 |
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