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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 |
☆资深工程师授课
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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1章python机器学习案例实战
1-1Python环境搭建（推荐Anaconda方式）
1-2Eclipse环境搭建（选择自己顺手的就好）
1-3python机器学习案例实战01 课程简介
1-4python机器学习案例实战02 使用python库
1-5python机器学习案例实战03 使用scikit-learn库建立回归模型
1-6python机器学习案例实战04 使用逻辑回归改进模型效果
1-7python机器学习案例实战05 模型效果衡量标准
1-8python机器学习案例实战06 ROC指标与测试集的价值
1-9python机器学习案例实战07 交叉验证
1-10python机器学习案例实战08 多类别问题
1-11python机器学习案例实战09 梯度下降
1-12python机器学习案例实战10 实现简易梯度下降算法
1-13python机器学习案例实战11 决策树算法原理
1-14python机器学习案例实战12 使用ID3算法进行特征选择
1-15python机器学习案例实战13 构造决策树
1-16python机器学习案例实战14 使用scikit-learn库建立决策树
1-17python机器学习案例实战15 随机森林模型
1-18python机器学习案例实战16 无监督聚类问题
1-19python机器学习案例实战17 聚类结果与离群点分析
1-20python机器学习案例实战18 K-means实战案例NBA球员数据分析
1-21python机器学习案例实战19 神经网络之前向传播
1-22python机器学习案例实战20 单层神经网络架构
1-23python机器学习案例实战21 完成多层神经网络架构
1-24python机器学习案例实战22 神经网络模型表现效果
第2章机器学习项目实战-贷款申请最大化利润
2-1数据清洗过滤无用特征
2-2数据预处理
2-3获得最大利润的条件与做法
2-4预测结果并解决样本不均衡问题开始学习
对结果进行预测并针对样本不均衡问题展开分析
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