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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:【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【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 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
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实验设备 |
☆资深工程师授课
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☆边讲边练
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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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Python 机器学习课程2018
课程目标:
通过学习, 结合具体例子讲解机器学习中Python的使用,Python 软件包的使用,Python深度学习等方面的内容,引导学员掌握Python在推荐系统中的应用,并为后续独立从事机器学习和推荐系统软件开发打下基础。
课程大纲:
主题 |
内容 |
Python 主流数据包
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1、numpy,scipy数据计算
2、matplotlib 可视化
3、Pandas 数据分析案例
4、实验 |
Python 机器学习1 |
1、 贝叶斯概率
2、 线性回归
3、 决策树算法族
4、 实验 |
Python 机器学习2 |
1、SVM案例
2、随机森林
3、K-means聚类和层次聚类
4、实验 |
Python机器学习3 |
1、 感知机
2、 反向传播算法
3、 实验MNIST单层网络 |
Python深度学习 |
1、 深度学习概论
2、 随机梯度下降算法
3、 过拟合与欠拟合
4、 卷积神经网络 |
机器学习与推荐系统 |
1、 协同过滤算法
2、 机器学习推荐原理
3、 实验 |
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