 班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
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堅持小班授課，為保證培訓效果，增加互動環節，每期人數限3到5人。 |
| 上課時間和地點 |
開課地址：【上?！客瑵髮W(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7月14日..用心服務..........--即將開課--...................... |
| 實驗設備 |
☆資深工程師授課
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☆邊講邊練
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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、課程完成后,授課老師留給學員手機和Email,保障培訓效果,免費提供半年的技術支持。
3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。 |
課程大綱 |
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- 第1章機器學習之邏輯回歸、KNN理論與代碼實踐
1-1開課介紹
1-2機器學習知識體系
1-3機器學習流程
1-4邏輯回歸介紹
1-5邏輯回歸的假設函數
1-6邏輯回歸的損失函數與代價函數
1-7對g(z)函數求導過程的推導
1-8邏輯回歸求解推導
1-9邏輯回歸代碼實現的一些問題說明
1-10邏輯回歸核心代碼實現
1-11邏輯回歸預測函數和決策平面實現
1-12邏輯回歸代碼實現部分不易理解部分的解釋
1-13邏輯回歸的正則化0
1-14邏輯回歸正則化代碼實現
1-15邏輯回歸如何實現多分類
1-16使用sklearn實現邏輯回歸
1-17案例1：鳶尾花數據分類
1-18案例2：手寫數字識別
1-19KNN算法描述
1-20KNN中距離的計算方法
1-21KNN原生代碼實現
1-22使用Sklearn庫實現Knn
1-23使用Knn對鳶尾花數據進行分類開始學習
使用Knn對鳶尾花數據進行分類
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