 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 |
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章鸟瞰机器学习
1-1课程介绍
1-2人工智能和机器学习的关系
1-3机器学习的分类
1-4生成对抗网络和强化学习
1-5机器学习开发流程
1-6机器学习的本质
1-7机器学习中那些坑
1-8如何学习机器学习
第2章项目1：房价预测（回归类型问题）
2-1如何搞到真实的一手机器学习数据
2-2机器学习开发环境准备
2-3数据加载及快速可视化
2-4训练和测试集数据及模型验证原理
2-5现实数据训练及测试集分割
2-6根据重要特征分离数据
2-7根据地理信息可视化房地产数据
2-8可视化数据相关性
2-9特征工程
2-10数据和标签
2-11数据清洗
2-12量化文本数据
2-13组合特征与scikit主要架构
2-14实现特征组合
2-15特征标准化
2-16管道方法批量处理
2-17线性回归模型训练
2-18回归模型初步评估-RMSE和MAE
2-19决策树回归模型
2-20交叉验证模型
2-21随机森林回归模型
2-22持久化机器学习模型
2-23参数与超参数
2-24模型调优--网格搜索
2-25回归模型评估
2-26回归模型开发流程总结
第3章项目2:识别手写数字—MNIST(分类问题)
3-1分类问题的介绍
3-2MNIST图片数据
3-3图片可视化与分类问题描述
3-4训练集和测试集
3-5二分类模型
3-6K-Fold交叉验证原理
3-7正确使用交叉评估分数
3-8混淆矩阵-Confusion Matrix
3-9精确度和召回率
3-10F1分数(F1-Score)
3-11精确度和召回率的平衡
3-12ROC 曲线
3-13多分类算法的归类--OvA和OvO
3-14多分类算法识别手写数字
3-15基于概率预测的多分类模型
3-16模型误差分析
3-17多标签多输出的分类模型
第4章附赠项目和结束语
4-1附赠项目1：预测泰坦尼克号风险
4-2附赠项目2：垃圾邮件监测
4-3模块总结与学习建议
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