• 一站式搞定Python数据分析与机器学习特训营直播实战

    市场价:1299 ¥899

    定期开班:2017年05月20日-2017年06月16日 | 共70节课 | 协议

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    技能提升

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培训介绍

授课讲师

免费试看课程:


http://edu.51cto.com/course/course_id-9206.html


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课程安排

1

Python基础与科学计算库numpy

2017.05.10 20:00-21:30

1.Python语言基础

2.Python数据结构(列表

字典

元组)

3.科学计算库Numpy基础

4.Numpy数组操作

5.Numpy矩阵基本操作

6.Numpy矩阵初始化与创建

7.Numpy排序与索引

2

数据分析处理Pandas库与数据可视化库matplotlib

2017.05.12 20:00-21:30

1.Pandas数据读取与现实

2.Pandas样本数值计算与排序

3.Pandas数据预处理与透视表

4.Pandas自定义函数

5.Pandas核心数据结构Series详解

6.Pandas数据索引

7. Matplotlib绘制第一个折线图

8. Matplotlib条形图

直方图

四分图绘制

9. Matplotlib数据可视化分析

3

回归算法

2017.05.17 20:00-21:30

1.机器学习要解决的任务

2.有监督与无监督问题

3线性回归算法原理推导

4.实现简易回归算法

5.逻辑回归算法原题

6.实战梯度下降算法

4

案例实战信用卡欺诈检测

2017.05.19 20:00-21:30

1.数据与算法简介

2.样本不平衡问题解决思路

3.下采样解决方案

4.正则化参数选择

5.逻辑回归建模

6.过采样与SMOTE算法

5

决策树与随机森林

2017.05.24 20:00-21:30

1.熵原理

信息增益

2.决策树构造原理推导

3.ID3

C4.5算法

4.决策树剪枝策略

5.随机森林算法原理

6.基于随机森林的特征重要性选择

6

Kaggle机器学习案例实战

2017.05.26 20:00-21:30

1. 泰坦尼克船员获救预测:

2. 使用pandas库进行数据读取与缺失值预处理

3. 使用scikit-learn库对比回归模型与随机森林模型

4. GBDT构造原理

5. 特征的选择与重要性衡量指标

6. 机器学习中的级联模型

7. 使用级联模型再战泰坦尼克

7

支持向量机算法

2017.05.31 20:00-21:30

1.SVM要解决的问题

2.线性SVM原理推导

3.SVM对偶问题与核变换

4.soft支持向量机问题

5.多类别分类问题解决方案

8

神经网络模型

2017.06.02 20:00-21:30

1.前向传播与反向传播结构

2.激活函数

3.神经网络结构

4.深入神经网络细节

5.神经网络表现效果

9

mnist手写字体识别

2017.06.06 20:00-21:30

1.Tensorflow框架

2.CNN网络结构

3.基于tensorflow的网络框架

4.构造CNN网络结构

5.迭代优化训练

10

聚类与集成算法

2017.06.09 20:00-21:30

1.k-means

DBSCAN等经典聚类算法原理

2.python实现k-means算法

3.聚类算法应用场景与特征工程

4.Adaboost集成算法原理

11

基于tensorflow的验证码识别

2017.06.14 20:00-21:30

tensorflow核心操作 验证码数据生成 分类模型构建

12

强化学习

2017.06.16 20:00-21:30

强化学习原理 马尔可夫决策过程 AI自动玩游戏

唐宇迪

深度学习领域多年一线实践研究专家,同济大学硕士研究生

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