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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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| 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,免费提供课后答疑。
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章机器学习之逻辑回归、KNN理论与代码实践
1-1开课介绍
1-2机器学习知识体系
1-3机器学习流程
1-4逻辑回归介绍
1-5逻辑回归的假设函数
1-6逻辑回归的损失函数与代价函数
1-7对g(z)函数求导过程的推导
1-8逻辑回归求解推导
1-9逻辑回归代码实现的一些问题说明
1-10逻辑回归核心代码实现
1-11逻辑回归预测函数和决策平面实现
1-12逻辑回归代码实现部分不易理解部分的解释
1-13逻辑回归的正则化0
1-14逻辑回归正则化代码实现
1-15逻辑回归如何实现多分类
1-16使用sklearn实现逻辑回归
1-17案例1：鸢尾花数据分类
1-18案例2：手写数字识别
1-19KNN算法描述
1-20KNN中距离的计算方法
1-21KNN原生代码实现
1-22使用Sklearn库实现Knn
1-23使用Knn对鸢尾花数据进行分类开始学习
使用Knn对鸢尾花数据进行分类
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