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機器學習算法基礎課程培訓
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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):2020年3月16日
實驗設備
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質量保障
1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。
課程大綱
第1章預備章節
1-1機器學習背景知識介紹
1-2python安裝
1-3機器學習基礎概念
第2章線性回歸以及非線性回歸
2-1一元線性回歸
2-2代價函數
2-3梯度下降法
2-4(實戰)梯度下降法-一元線性回歸
2-5(實戰)sklearn-一元線性回歸
2-6線性代數復習
2-7多元線性回歸
2-8(實戰)梯度下降法-多元線性回歸
2-9(實戰)sklearn-多元線性回歸
2-10(實戰)sklearn-多項式回歸
2-11標準方程法
2-12(實戰)標準方程法
2-13特征縮放,交叉驗證法
2-14過擬合,正則化
2-15嶺回歸
2-16(實戰)sklearn-嶺回歸
2-17(實戰)標準方程法-嶺回歸
2-18LASSO算法
2-19(實戰)sklearn-LASSO算法
2-20(實戰)sklearn-彈性網
第3章邏輯回歸
3-1邏輯回歸
3-2正確率,召回率,F1指標
3-3(實戰)梯度下降法-邏輯回歸
3-4(實戰)sklearn-邏輯回歸
3-5(實戰)梯度下降法-非線性邏輯回歸
3-6(實戰)sklearn-非線性邏輯回歸
第4章神經網絡
4-1神經網絡背景概述
4-2單層感知器介紹
4-3單層感知器程序
4-4(實踐)單層感知器-異或問題
4-5(實踐)線性神經網,Delta學習規則
4-6(實踐)線性神經網絡解決異或問題
4-7BP神經網絡介紹
4-8BP算法推導
4-9(實踐)BP神經網絡-異或問題
4-10深入理解BP神經網絡(論文講解)
4-11Google神經網絡演示平臺介紹
第5章KNN算法
5-1KNN算法介紹
5-2(實踐)KNN算法實現
5-3(實踐)使用KNN完成Iris數據集分類
5-4(實踐)sklearn-KNN-iris分類
第6章決策樹
6-1決策樹-信息熵,ID3,C4.5算法介紹
6-2(實踐)決策樹-例子
6-3(實踐)決策樹-畫圖
6-4決策樹-CART算法
6-5(實踐)決策樹-CART算法
6-6(實踐)決策樹-線性二分類
6-7(實踐)決策樹-非線性二分類
第7章集成學習
7-1(實踐)Bagging介紹與使用
7-2(實踐)隨機森林RF介紹與使用
7-3(實踐)Adaboost介紹與使用
7-4(實踐)Stacking和Voting介紹與使用
7-5Kaggle介紹,數據分析
第8章貝葉斯算法
8-1貝葉斯算法背景
8-2貝葉斯算法介紹
8-3(實踐)貝葉斯-iris
8-4(實踐)詞袋模型介紹
8-5(實踐)TF-IDF算法介紹
第9章聚類算法
9-1K-MEANS算法介紹
9-2(實踐)python實現K-MEANS算法
9-3(實踐)sklearn-K-MEANS
9-4(實踐)sklearn-Mini-Batch-K-M
9-5K-MEANS算法存在的4個問題
9-6(實踐)K-MEANS代價函數應用
9-7(實踐)K-MEANS肘部法則
9-8K-MEANS算法可視化
9-9DBSCAN算法講解
9-10DBSCAN算法可視化
9-11(實踐)sklearn-DBSCAN算法
第10章主成分分析PCA
10-1PCA算法講解
10-2(實踐)python實現PCA降維
10-3(實踐)手寫數字降維可視化
第11章支持向量機SVM
11-1SVM簡介
11-2(實踐)SVM簡單例子
11-3SVM算法推導
11-4松弛變量與懲罰函數
11-5SVM簡單實例
11-6SVM低維映射到高維
11-7核函數
11-8(實踐)SVM-線性分類
11-9(實踐)SVM-非線性分類
備案號:備案號:
滬ICP備08026168號-1
.(2024年07月24日)....................
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