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上课方式:面授 班级类型:大班 课时:4-5个月 上课时段:全日制,业余班
适合人群:对Python感兴趣的同学们。
课程概述热门课程问答互动学员评论
随着NumPy,SciPy,Matplotlib,Enthoughtlibrarys等众多程序库的开发,Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域流行的商业软件Matlab相比,Python是一门通用的程序设计语言,比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛

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课程优势:机构的python课程经历了多年的磨砺,多次的课程更新换代,课程体系由专业课程与企业课程双线并行。专业课程,名企技术顾问联合研发教学,在技术深度与广度上远超同行,采用企业前沿热门项目,多学科项目联合驱动,1:1还原真实项目上线;企业课程,从团队、管理、表达入手,注重学员多方位发展,打造复合型管理人才成长闭环。教学过程理论结合实践,强调学员参与式学习。
课程目标:帮助学员掌握基础的算法原理以及Python代码实现。
课程详情:本课程特点是从数学层面推导经典的机器学习算法,以及每种算法的示例和代码实现(Python)、如何做算法的参数调试、以实际应用案例分析各种算法的选择等。
1.每个算法模块按照“原理讲解→分析数据→自己动手实现→特征与调参”的顺序。
2.“Python数据清洗和特征提取”,提高学习深度、降低学习坡度。
3.增加网络爬虫的原理和编写,从获取数据开始,重视将实践问题转换成实际模型的能力,分享工作中的实际案例或Kaggle案例:广告销量分析、环境数据异常检测和分析、数字图像手写体识别、Titanic乘客存活率预测、用户-电影推荐、真实新闻组数据主题分析、中文分词、股票数据特征分析等。
4.强化矩阵运算、概率论、数理统计的知识运用,掌握机器学习根本。
5.阐述机器学习原理,提供配套源码和数据。
6.以直观解释,增强感性理解。
7.对比不同的特征选择带来的预测效果差异。
8.重视项目实践,重视落地。思考不同算法之间的区别和联系,提高在实际工作中选择算法的能力。
9.涉及和讲解的部分Python库有:Numpy、Scipy、matplotlib、Pandas、scikit-learn、XGBoost、libSVM、LDA、Gensim、NLTK、HMMLearn。
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学员评论

  • *海英
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    科学的课程设置,让每节课都有满满的收获,顾问真的很好,又热情又耐心,有问必答。
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