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Python機器學習實戰課程培訓

 
   班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)
       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
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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章鳥瞰機器學習
    1-1課程介紹
    1-2人工智能和機器學習的關系
    1-3機器學習的分類
    1-4生成對抗網絡和強化學習
    1-5機器學習開發流程
    1-6機器學習的本質
    1-7機器學習中那些坑
    1-8如何學習機器學習
    第2章項目1:房價預測(回歸類型問題)
    2-1如何搞到真實的一手機器學習數據
    2-2機器學習開發環境準備
    2-3數據加載及快速可視化
    2-4訓練和測試集數據及模型驗證原理
    2-5現實數據訓練及測試集分割
    2-6根據重要特征分離數據
    2-7根據地理信息可視化房地產數據
    2-8可視化數據相關性
    2-9特征工程
    2-10數據和標簽
    2-11數據清洗
    2-12量化文本數據
    2-13組合特征與scikit主要架構
    2-14實現特征組合
    2-15特征標準化
    2-16管道方法批量處理
    2-17線性回歸模型訓練
    2-18回歸模型初步評估-RMSE和MAE
    2-19決策樹回歸模型
    2-20交叉驗證模型
    2-21隨機森林回歸模型
    2-22持久化機器學習模型
    2-23參數與超參數
    2-24模型調優--網格搜索
    2-25回歸模型評估
    2-26回歸模型開發流程總結
    第3章項目2:識別手寫數字—MNIST(分類問題)
    3-1分類問題的介紹
    3-2MNIST圖片數據
    3-3圖片可視化與分類問題描述
    3-4訓練集和測試集
    3-5二分類模型
    3-6K-Fold交叉驗證原理
    3-7正確使用交叉評估分數
    3-8混淆矩陣-Confusion Matrix
    3-9精確度和召回率
    3-10F1分數(F1-Score)
    3-11精確度和召回率的平衡
    3-12ROC 曲線
    3-13多分類算法的歸類--OvA和OvO
    3-14多分類算法識別手寫數字
    3-15基于概率預測的多分類模型
    3-16模型誤差分析
    3-17多標簽多輸出的分類模型
    第4章附贈項目和結束語
    4-1附贈項目1:預測泰坦尼克號風險
    4-2附贈項目2:垃圾郵件監測
    4-3模塊總結與學習建議
 
  備案號:備案號:滬ICP備08026168號-1 .(2024年07月24日)....................
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