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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1章數(shù)據(jù)特征
  1-1基本數(shù)值特征
  1-2常用特征構(gòu)造手段
  1-3時間特征處理
  1-4文本特征處理
  1-5構(gòu)造文本向
  1-6詞向量特征
  1-7計算機眼中的圖像
  第2章降維算法-線性判別分析
  2-1線性判別分析要解決的問題[免費試看]
  2-2線性判別分析要優(yōu)化的目標(biāo)
  2-3線性判別分析求解
  2-4實現(xiàn)線性判別分析進(jìn)行降維任務(wù)
  2-5求解得出降維結(jié)果
  第3章推薦系統(tǒng)
  3-1推薦系統(tǒng)應(yīng)用
  3-2推薦系統(tǒng)要完成的任務(wù)
  3-3相似度計算
  3-4基于用戶的協(xié)同過濾
  3-5基于物品的協(xié)同過濾
  3-6隱語義模型
  3-7隱語義模型求解
  3-8模型評估標(biāo)
  第4章Python從零打造音樂推薦系統(tǒng)
  4-1音樂推薦任務(wù)概述
  4-2數(shù)據(jù)集整合
  4-3基于物品的協(xié)同過濾
  4-4物品相似度計算與推薦
  4-5SVD矩陣分解
  4-6基于矩陣分解的音樂推薦
  第5章基于統(tǒng)計分析的電影推薦
  5-1數(shù)據(jù)與環(huán)境配置
  5-2數(shù)據(jù)與關(guān)鍵詞信息
  5-3關(guān)鍵詞云與直方圖展示
  5-4特征可視化
  5-5數(shù)據(jù)清洗概述
  5-6缺失值填充方法
  5-7推薦引擎構(gòu)造
  5-8數(shù)據(jù)特征構(gòu)造
  5-9得出推薦結(jié)果
  第6章GBDT提升算法
  6-1回歸樹模型
  6-2Adaboost算法
  6-3GBDT工作流程
  6-4回歸任務(wù)
  6-5分類任務(wù)
  6-6迭代可視化
  第7章提升算法框架對比
  7-1GBDT效果
  7-2Xgboost效果
  7-3lightGBM效果
  第8章使用lightgbm進(jìn)行飯店流量預(yù)測
  8-1飯店流量數(shù)據(jù)介紹
  8-2數(shù)據(jù)匯總
  8-3離群點篩選
  8-4特征提取
  8-5lightgbm建模
  第9章人口普查數(shù)據(jù)集項目實戰(zhàn)-收入預(yù)測
  9-1人口普查預(yù)測任務(wù)概述
  9-2單特征與缺失值展示
  9-3數(shù)據(jù)清洗
  9-4特征工程
  9-5單變量展示
  9-6雙變量分析
  9-7開發(fā)新變量
  9-8ROC與AUC
  9-9機器學(xué)習(xí)模型
  第10章貝葉斯優(yōu)化及其工具包使用
  10-1貝葉斯優(yōu)化概述
  10-2工具包使用方法
  10-3貝葉斯優(yōu)化效果
  10-4調(diào)整參數(shù)空間
  第11章貝葉斯優(yōu)化實戰(zhàn)
  11-1基礎(chǔ)模型建立
  11-2設(shè)置參數(shù)空間
  11-3隨機優(yōu)化結(jié)果
  11-4貝葉斯優(yōu)化效果
  11-5方法對比
  11-6參數(shù)變化情況
  第12章EM算法
  12-1EM算法要解決的問題
  12-2隱變量問題
  12-3EM算法求解實例
  12-4Jensen不等式
  12-5GMM模型
  12-6GMM實例
  12-7GMM聚類
  第13章HMM隱馬爾科夫模型
  13-1馬爾科夫模型
  13-2隱馬爾科夫模型基本出發(fā)點
  13-3組成與要解決的問題
  13-4暴力求解方法
  13-5復(fù)雜度計算
  13-6前向算法
  13-7前向算法求解實例
  13-8Baum-Welch算法
  13-9參數(shù)求解
  13-10維特比算法
  第14章HMM案例實戰(zhàn)
  14-1hmmlearn工具包
  14-2工具包使用方法
  14-3中文分詞任務(wù)
  14-4實現(xiàn)中文分詞
  第15章NLP-文本特征方法對比
  15-1任務(wù)概述
  15-2詞袋模型
  15-3詞袋模型分析
  15-4TFIDF模型
  15-5word2vec詞向量模型
  15-6深度學(xué)習(xí)模型
  第16章使用word2vec進(jìn)行分類任務(wù)
  16-1影評情感分類
  16-2基于詞袋模型訓(xùn)練分類器
  16-3準(zhǔn)備word2vec輸入數(shù)據(jù)
  16-4使用gensim構(gòu)建word2vec詞向量
  第17章Tensorflow自己打造word2vec
  17-1數(shù)據(jù)與任務(wù)流程
  17-2數(shù)據(jù)清洗
  17-3batch數(shù)據(jù)制作
  17-4網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
  17-5可視化展示
  第18章制作自己的常用工具包
  18-1為什么要做自己的數(shù)據(jù)工具包
  18-2工具包注釋
  18-3缺失值處理
  18-4其他處理方式概述
  18-5工具包調(diào)用
  第19章機器學(xué)習(xí)項目實戰(zhàn)-數(shù)據(jù)處理與特征提取
  19-1任務(wù)概述
  19-2處理流程與數(shù)據(jù)簡介
  19-3數(shù)據(jù)處理
  19-4單變量繪圖分析
  19-5離群點剔除
  19-6變量與結(jié)果的關(guān)系
  19-7多變量展示
  19-8特征工程
  第20章機器學(xué)習(xí)項目實戰(zhàn)-建模與分析
  20-1dataleakage問題
  20-2基礎(chǔ)模型對比
  20-3選擇參數(shù)
  20-4測試模型效果
  20-5模型的結(jié)果解釋與參數(shù)分析
  20-6機器學(xué)習(xí)常用模型分析方法介紹