 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 |
上课地点：【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)/深圳大学成教院 【北京分部】：北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】：金港大厦(和燕路) 【武汉分部】：佳源大厦（高新二路） 【成都分部】：领馆区1号（中和大道） 【沈阳分部】：沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】：郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】：河北科技大学/瑞景大厦 【广州分部】：广粮大厦 【西安分部】：协同大厦
最近开课时间(周末班/连续班/晚班）：即将开课，详情请咨询客服！ |
| 实验设备 |
☆资深工程师授课
☆注重质量
☆边讲边练
☆合格学员免费推荐工作
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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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课程目标：
通过学习， 结合具体例子讲解机器学习中Python的使用，Python 软件包的使用，Python深度学习等方面的内容，引导学员掌握Python在推荐系统中的应用，并为后续独立从事机器学习和推荐系统软件开发打下基础。
课程大纲：
主题 |
内容 |
Python 主流数据包
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1、numpy，scipy数据计算
2、matplotlib 可视化
3、Pandas 数据分析案例
4、实验 |
Python 机器学习1 |
1、 贝叶斯概率
2、 线性回归
3、 决策树算法族
4、 实验 |
Python 机器学习2 |
1、SVM案例
2、随机森林
3、K-means聚类和层次聚类
4、实验 |
Python机器学习3 |
1、 感知机
2、 反向传播算法
3、 实验MNIST单层网络 |
Python深度学习 |
1、 深度学习概论
2、 随机梯度下降算法
3、 过拟合与欠拟合
4、 卷积神经网络 |
机器学习与推荐系统 |
1、 协同过滤算法
2、 机器学习推荐原理
3、 实验 |
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