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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。 |
上间和地点 |
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【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦 最近开间(周末班/连续班/晚班):2019年1月26日 |
实验设备 |
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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。☆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,端海学员的能力得到大家的认同,受到用人单位的广泛赞誉,端海的证书受到广泛认可。 |
部份程大纲 |
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- 主题 内容
第一单元
机器学习&经典模型
- 该单元介绍机器学习基本概念,发展史和经典模型解析及其应用。
- 1、机器学习简介
(1)什么是机器学习
(2)机器学习应用场景
(3)机器学习发展历史;
(4)机器学习与大数据;
(5)机器学习的本质
2、机器学习模型及其应用实践
(1)SVM模型;
(2)LR模型
(3)决策树模型
(4)Word2Vec模型
(5)贝叶斯模型
- 第二单元
大数据与2%的世界
- 该单元首先详细介绍了“大数据”如何作为一种手段让机器变得更加智能,从而更好服务用户,提升商业价值。
- 1、什么是大数据
2、大数据发展历程
3、大数据的应用场景
(1)传统场景
(2)京东vs.苏宁
(3)成功案例
4、大数据的变现实例
(1)图书电商评论排序/跟帖排序
(2)精准关联广告
(3)个性化推荐case
6、大数据处理工具:云计算
7、大数据发展方向
- 第三单元
层次分类
- 该单元详细解释了分类算法,重要扩充了文本分类领域top级别的的重排序算法。
- 1、传统(层次)分类算法
2、重排序算法
(1)假设结果生产
(2)最优结果选择
(3)正负样本构建
(4)重排序模型的效果及性能
3、局部渐增式排序模型
- 第四单元
CTR预估
- 根据不同场景的用户行为,挖掘潜在有价值点击率(CTR)信息。
- 第五单元
新闻个性化推荐
- 根据文本挖掘算法,给出了新闻的个性化推荐架构,用户画像等核心技术点。
- 1、 分词改进
2、 关键词提取优化
3、 深度学习训练语义空间
4、 语义聚类
5、 语义层次聚类
6、 用户画像刻画
7、 个性化推荐
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