 班级规模及环境--热线:4008699035 手机:15921673576( 微信同号) |
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坚持小班授课，为保证培训效果，增加互动环节，每期人数限3到5人。 |
| 上课时间和地点 |
开课地址：【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】：电影大厦(地铁一号线大剧院站) 【武汉分部】：佳源大厦【成都分部】：领馆区1号【沈阳分部】：沈阳理工大学【郑州分部】：锦华大厦【石家庄分部】：瑞景大厦【北京分部】：北京中山学院 【南京分部】：金港大厦
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| 实验设备 |
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| 质量保障 |
1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。 |
课程大纲 |
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- 第一阶段：Python工具库实战
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- 1. Python快速入门
- 2. 科学计算库Numpy
- 3. 数据分析处理库Pandas
- 4. 可视化库Matplotlib
- 5. 更简单的可视化Seaborn
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- 第二阶段：机器学习入门篇
- 1. 线性回归算法
- 2. 梯度下降原理
- 3. 逻辑回归算法
- 4. 案例实战：Python实现逻辑回归
- 5. 案例实战：对比不同梯度下降策略
- 6. 案例实战：Python分析科比生涯数据
- 7. 案例实战：信用卡欺诈检测
- 8. 决策树构造原理
- 9. 案例实战：决策树构造实例
- 10. 随机森林与集成算法
- 11. 案例实战：泰坦尼克号获救预测
- 12. 贝叶斯算法推导
- 13. 案例实战：新闻分类任务
- 14. Kmeans聚类及其可视化展示
- 15. DBSCAN聚类及其可视化展示
- 16. 案例实战：聚类实践
- 17. 降维算法：线性判别分析
- 18. 案例实战：Python实现线性判别分析
- 19. 降维算法：PCA主成分分析
- 20. 案例实战：Python实现PCA算法
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- 第三阶段：机器学习提升篇
- 1. EM算法原理推导
- 2. GMM聚类实践
- 3. 推荐系统
- 4. 案例实战：Python实战推荐系统
- 5. 支持向量机原理推导
- 6. 案例实战：SVM实例
- 7. 时间序列ARIMA模型
- 8. 案例实战：时间序列预测任务
- 9. Xgbooost提升算法
- 10. 案例实战：Xgboost调参实战
- 11. 计算机视觉挑战
- 12. 神经网络必备基础
- 13. 神经网络整体架构
- 14. 案例实战：CIFAR图像分类任务
- 15. 语言模型
- 16. 自然语言处理-word2vec
- 17. 案例实战：Gensim词向量模型
- 18. 案例实战：word2vec分类任务
- 19. Tensorflow框架实战
- 20. 案例实战：Mnist手写字体识别
- 21. 探索性数据分析：赛事数据集
- 22. 探索性数据分析：农粮组织数据集
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