 班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
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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）：2025年4月7日--即將開課-----即將開課，歡迎垂詢 |
| 實驗設備 |
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| 質量保障 |
1、可免費在以后培訓班中重聽；
2、免費提供課后技術支持，保障培訓效果。
3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。 |
課程大綱 |
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- 第一階段：Python工具庫實戰
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- 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
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- 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
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- 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
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