1、培訓(xùn)過(guò)程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽(tīng)；
        2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。

第1章概述
1-1概述
第2章數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
2-1矩陣及矩陣的基本表示
2-2矩陣基本運(yùn)算
2-3幾種特殊矩陣
2-4向量及向量的基本運(yùn)算
2-5矩陣特征值特征向量的計(jì)算
2-6奇異值分解
2-7貝葉斯
第3章Python基礎(chǔ)
3-1Python怎么學(xué)？
3-2Anaconda正確的使用姿勢(shì)
3-3notebook基本使用
3-4numpy之矩陣的創(chuàng)建
3-5numpy之讀取文件內(nèi)容
3-6numpy之?dāng)?shù)據(jù)處理
3-7numpy之與和或的用法
3-8numpy之矩陣屬性操作
3-9numpy之矩陣加減乘操作
3-10numpy之矩陣其他操作
3-11numpy之特征值分解
3-12pandas之pandas的用處
3-13pandas之讀取文件
3-14pandas之?dāng)?shù)據(jù)屬性
3-15pandas之?dāng)?shù)據(jù)基本操作
3-16pandas之空值及分組處理
3-17matplot之基本框繪制
3-18matplot之折線圖優(yōu)化
3-19matplot之區(qū)域畫(huà)多圖
3-20matplot之其他操作
第4章算法基礎(chǔ)
4-1線性回歸數(shù)學(xué)推導(dǎo)-矩陣轉(zhuǎn)換
4-2線性回歸數(shù)學(xué)推導(dǎo)-誤差值分析
4-3線性回歸數(shù)學(xué)推導(dǎo)-似然函數(shù)
4-4線性回歸數(shù)學(xué)推導(dǎo)-最小二乘
4-5梯度下降前提及步驟
4-6梯度下降求解步驟
4-7Sigmoid函數(shù)
4-8邏輯回歸
4-9聚類(lèi)算法
4-10聚類(lèi)算法之Kmeans算法講解
4-11聚類(lèi)算法之Kmeans算法演示
4-12聚類(lèi)算法之DBSCAN講解10:41
4-13聚類(lèi)算法之DBSCAN可視化演示
4-14決策樹(shù)算法概述
4-15決策樹(shù)熵值計(jì)算
4-16決策樹(shù)三種節(jié)點(diǎn)順序衡量標(biāo)準(zhǔn)
4-17決策樹(shù)剪枝策略
4-18集成算法之Bagging
4-19集成算法之Boosting
4-20EM算法思想
4-21EM算法之Jensen不等式
4-22EM算法之?dāng)?shù)學(xué)推導(dǎo)
第5章項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
5-1Kmeans數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
5-2Kmeans籃球數(shù)據(jù)分類(lèi)
5-3貝葉斯數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
5-4貝葉斯分類(lèi)的思路整理
5-5貝葉斯算法訓(xùn)練