 班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
| 每個班級的人數限3到5人，互動授課， 保障效果，小班授課。 |
| 上間和地點 |
上部份地點：【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)/深圳大學成教院【北京分部】：北京中山學院/福鑫大樓【南京分部】：金港大廈(和燕路)【武漢分部】：佳源大廈（高新二路）【成都分部】：領館區1號（中和大道）【沈陽分部】：沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】：鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】：河北科技大學/瑞景大廈
最近開間(周末班/連續班/晚班）：2019年1月26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、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。☆合格學員免費頒發相關工程師等資格證書，提升職業資質。專注高端技術培訓15年，端海學員的能力得到大家的認同，受到用人單位的廣泛贊譽，端海的證書受到廣泛認可。 |
部份程大綱 |
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1. 機器學習概述
a) 人工智能概述
b) 什么是機器學習
c) 機器學習算法分類
d) 機器學習開發流程
e) 學習框架和資料介紹
2. 特征工程
a) 數據集
b) 特征工程介紹
c) 特征抽取
d) 特征預處理
e) 特征降維
f) 主成分分析
3. 分類算法
a) sklearn轉換器和估計器
b) K-近鄰算法
c) 模型選擇與調優
d) 樸素貝葉斯算法
e) 決策樹
f) 集成學習方法之隨機森林
4. 回歸與聚類算法
a) 線性回歸
b) 欠擬合與過擬合
c) 線性回歸的改進-嶺回歸
d) 分類算法-邏輯回歸與二分類
e) 模型保存和加載
f) 無監督學習-KMeans算法
第1節 - 人工智能概述
第2節 - 什么是機器學習
第3節 - 機器學習算法分類
第4節 - 機器學習開發流程
第5節 - 學習框架和資料介紹
第6節 - 可用數據集
第7節 - sklearn數據集使用
第8節 - 字典特征抽取
第9節 - 文本特征抽取CountVectorizer
第10節 - 中文文本特征抽取
第11節 - 文本特征抽取TfidfVevtorizer
第12節 - 數據預處理-歸一化
第13節 - 數據預處理-標準化
第14節 - 什么是降維
第15節 - 刪除低方差特征與相關系數
第16節 - 主成分分析
第17節 - instacart降維案例
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