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Python机器学习课程培训

 
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      每个班级的人数限3到5人,互动授课, 保障效果,小班授课。
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上部份地点:【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/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
近开间(周末班/连续班/晚班):2019年1月26日
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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。☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书,提升职业资质。专注高端技术培训15年,曙海学员的能力得到大家的认同,受到用人单位的广泛赞誉,曙海的证书受到广泛认可。

部份程大纲
 

1. 机器学习概述
a) 人工智能概述
b) 什么是机器学习
c) 机器学习算法分类
d) 机器学习开发流程
e) 学习框架和资料介绍
2. 特征工程
a) 数据集
b) 特征工程介绍
c) 特征抽取
d) 特征预处理
e) 特征降维
f) 主成分分析
3. 分类算法
a) sklearn转换器和估计器
b) K-近邻算法
c) 模型选择与调优
d) 朴素贝叶斯算法
e) 决策树
f) 集成学习方法之随机森林
4. 回归与聚类算法
a) 线性回归
b) 欠拟合与过拟合
c) 线性回归的改进-岭回归
d) 分类算法-逻辑回归与二分类
e) 模型保存和加载
f) 无监督学习-KMeans算法
第1节 - 人工智能概述
第2节 - 什么是机器学习
第3节 - 机器学习算法分类
第4节 - 机器学习开发流程
第5节 - 学习框架和资料介绍
第6节 - 可用数据集
第7节 - sklearn数据集使用
第8节 - 字典特征抽取
第9节 - 文本特征抽取CountVectorizer
第10节 - 中文文本特征抽取
第11节 - 文本特征抽取TfidfVevtorizer
第12节 - 数据预处理-归一化
第13节 - 数据预处理-标准化
第14节 - 什么是降维
第15节 - 删除低方差特征与相关系数
第16节 - 主成分分析
第17节 - instacart降维案例

 

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