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        1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓(xùn)班中重聽；
        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,免費提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機會。

• 第一階段：Python工具庫實戰(zhàn)
• 1. Python快速入門
• 2. 科學(xué)計算庫Numpy
• 3. 數(shù)據(jù)分析處理庫Pandas
• 4. 可視化庫Matplotlib
• 5. 更簡單的可視化Seaborn
• 第二階段：機器學(xué)習(xí)入門篇
• 1. 線性回歸算法
• 2. 梯度下降原理
• 3. 邏輯回歸算法
• 4. 案例實戰(zhàn)：Python實現(xiàn)邏輯回歸
• 5. 案例實戰(zhàn)：對比不同梯度下降策略
• 6. 案例實戰(zhàn)：Python分析科比生涯數(shù)據(jù)
• 7. 案例實戰(zhàn)：信用卡欺詐檢測
• 8. 決策樹構(gòu)造原理
• 9. 案例實戰(zhàn)：決策樹構(gòu)造實例
• 10. 隨機森林與集成算法
• 11. 案例實戰(zhàn)：泰坦尼克號獲救預(yù)測
• 12. 貝葉斯算法推導(dǎo)
• 13. 案例實戰(zhàn)：新聞分類任務(wù)
• 14. Kmeans聚類及其可視化展示
• 15. DBSCAN聚類及其可視化展示
• 16. 案例實戰(zhàn)：聚類實踐
• 17. 降維算法：線性判別分析
• 18. 案例實戰(zhàn)：Python實現(xiàn)線性判別分析
• 19. 降維算法：PCA主成分分析
• 20. 案例實戰(zhàn)：Python實現(xiàn)PCA算法
• 第三階段：機器學(xué)習(xí)提升篇
• 1. EM算法原理推導(dǎo)
• 2. GMM聚類實踐
• 3. 推薦系統(tǒng)
• 4. 案例實戰(zhàn)：Python實戰(zhàn)推薦系統(tǒng)
• 5. 支持向量機原理推導(dǎo)
• 6. 案例實戰(zhàn)：SVM實例
• 7. 時間序列ARIMA模型
• 8. 案例實戰(zhàn)：時間序列預(yù)測任務(wù)
• 9. Xgbooost提升算法
• 10. 案例實戰(zhàn)：Xgboost調(diào)參實戰(zhàn)
• 11. 計算機視覺挑戰(zhàn)
• 12. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)必備基礎(chǔ)
• 13. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整體架構(gòu)
• 14. 案例實戰(zhàn)：CIFAR圖像分類任務(wù)
• 15. 語言模型
• 16. 自然語言處理-word2vec
• 17. 案例實戰(zhàn)：Gensim詞向量模型
• 18. 案例實戰(zhàn)：word2vec分類任務(wù)
• 19. Tensorflow框架實戰(zhàn)
• 20. 案例實戰(zhàn)：Mnist手寫字體識別
• 21. 探索性數(shù)據(jù)分析：賽事數(shù)據(jù)集
• 22. 探索性數(shù)據(jù)分析：農(nóng)糧組織數(shù)據(jù)集
  
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