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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1章概述
1-1概述
第2章数学基础
2-1矩阵及矩阵的基本表示
2-2矩阵基本运算
2-3几种特殊矩阵
2-4向量及向量的基本运算
2-5矩阵特征值特征向量的计算
2-6奇异值分解
2-7贝叶斯
第3章Python基础
3-1Python怎么学？
3-2Anaconda正确的使用姿势
3-3notebook基本使用
3-4numpy之矩阵的创建
3-5numpy之读取文件内容
3-6numpy之数据处理
3-7numpy之与和或的用法
3-8numpy之矩阵属性操作
3-9numpy之矩阵加减乘操作
3-10numpy之矩阵其他操作
3-11numpy之特征值分解
3-12pandas之pandas的用处
3-13pandas之读取文件
3-14pandas之数据属性
3-15pandas之数据基本操作
3-16pandas之空值及分组处理
3-17matplot之基本框绘制
3-18matplot之折线图优化
3-19matplot之区域画多图
3-20matplot之其他操作
第4章算法基础
4-1线性回归数学推导-矩阵转换
4-2线性回归数学推导-误差值分析
4-3线性回归数学推导-似然函数
4-4线性回归数学推导-最小二乘
4-5梯度下降前提及步骤
4-6梯度下降求解步骤
4-7Sigmoid函数
4-8逻辑回归
4-9聚类算法
4-10聚类算法之Kmeans算法讲解
4-11聚类算法之Kmeans算法演示
4-12聚类算法之DBSCAN讲解10:41
4-13聚类算法之DBSCAN可视化演示
4-14决策树算法概述
4-15决策树熵值计算
4-16决策树三种节点顺序衡量标准
4-17决策树剪枝策略
4-18集成算法之Bagging
4-19集成算法之Boosting
4-20EM算法思想
4-21EM算法之Jensen不等式
4-22EM算法之数学推导
第5章项目实战
5-1Kmeans数据准备
5-2Kmeans篮球数据分类
5-3贝叶斯数据准备
5-4贝叶斯分类的思路整理
5-5贝叶斯算法训练
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