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Python數據分析與機器學習實戰課程配套課程培訓
 
   班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)
       每期人數限3到5人。
   上課時間和地點
開課地址:【上海】同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站) 【武漢分部】:佳源大廈【成都分部】:領館區1號【沈陽分部】:沈陽理工大學【鄭州分部】:錦華大廈【石家莊分部】:瑞景大廈【北京分部】:北京中山學院 【南京分部】:金港大廈
最新開班 (連續班 、周末班、晚班):2020年3月16日
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   質量保障

        1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
        2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

課程大綱
 
  • 第一階段:Python工具庫實戰
  • 1. Python快速入門
  • 2. 科學計算庫Numpy
  • 3. 數據分析處理庫Pandas
  • 4. 可視化庫Matplotlib
  • 5. 更簡單的可視化Seaborn
  • 第二階段:機器學習入門篇
  • 1. 線性回歸算法
  • 2. 梯度下降原理
  • 3. 邏輯回歸算法
  • 4. 案例實戰:Python實現邏輯回歸
  • 5. 案例實戰:對比不同梯度下降策略
  • 6. 案例實戰:Python分析科比生涯數據
  • 7. 案例實戰:信用卡欺詐檢測
  • 8. 決策樹構造原理
  • 9. 案例實戰:決策樹構造實例
  • 10. 隨機森林與集成算法
  • 11. 案例實戰:泰坦尼克號獲救預測
  • 12. 貝葉斯算法推導
  • 13. 案例實戰:新聞分類任務
  • 14. Kmeans聚類及其可視化展示
  • 15. DBSCAN聚類及其可視化展示
  • 16. 案例實戰:聚類實踐
  • 17. 降維算法:線性判別分析
  • 18. 案例實戰:Python實現線性判別分析
  • 19. 降維算法:PCA主成分分析
  • 20. 案例實戰:Python實現PCA算法
  • 第三階段:機器學習提升篇
  • 1. EM算法原理推導
  • 2. GMM聚類實踐
  • 3. 推薦系統
  • 4. 案例實戰:Python實戰推薦系統
  • 5. 支持向量機原理推導
  • 6. 案例實戰:SVM實例
  • 7. 時間序列ARIMA模型
  • 8. 案例實戰:時間序列預測任務
  • 9. Xgbooost提升算法
  • 10. 案例實戰:Xgboost調參實戰
  • 11. 計算機視覺挑戰
  • 12. 神經網絡必備基礎
  • 13. 神經網絡整體架構
  • 14. 案例實戰:CIFAR圖像分類任務
  • 15. 語言模型
  • 16. 自然語言處理-word2vec
  • 17. 案例實戰:Gensim詞向量模型
  • 18. 案例實戰:word2vec分類任務
  • 19. Tensorflow框架實戰
  • 20. 案例實戰:Mnist手寫字體識別
  • 21. 探索性數據分析:賽事數據集
  • 22. 探索性數據分析:農糧組織數據集

 
  備案號:備案號:滬ICP備08026168號-1 .(2024年07月24日)....................
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