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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
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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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学习内容:
R语言介绍,基本函数,数据类型、线性回归、朴素贝叶斯聚类、决策树分类、k均值聚类、离群点检测、关联规则探索、神经网络 、简单介绍Mahout、简单介绍机器学习、实例演示Mahout单机推荐程序 、命令行中测试运行协同过滤概念 、讲解基于用户的协同过滤、讲解基于物品的协同过滤 、分类概念、分类的应用及Mahout分类优势、分类和聚类、推荐的区别、分类工作原理 、分类中概念术语、分类项目工作流及贝叶斯分类器 、决策树分类器的介绍,及随机森林分类器 、聚类概念、聚类步骤流程、聚类中的距离测度、讲解K-means聚类 、聚类其他算法、介绍TF-IDF、归一化、 微博聚类案例 ......
学习目标:
此部分带领大家学习R语言更是带领大家进入机器学习的领域,机器学习算法为主线的同时,通过案例学习将会让大家对内容脉络掌握的更加清晰。
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