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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。

機器學(xué)習(xí)簡介

回歸算法理論與實戰(zhàn)：

1.一元線性回歸

2.代價函數(shù)

3.梯度下降法

4.使用梯度下降法實現(xiàn)一元線性回歸

5.標(biāo)準(zhǔn)方程法

6.使用sklearn實現(xiàn)一元線性回歸

7.多元線性回歸

8.使用sklearn實現(xiàn)多元線性回歸

9.特征縮放，交叉驗證法

10.過擬合正則化

11.嶺回歸

12.sklearn實現(xiàn)嶺回歸

13.LASSO回歸

14.sklearn實現(xiàn)LASSO回歸

決策樹算法理論與實戰(zhàn)

15.決策樹-信息熵,ID3,C4.5算法介紹

16.sklearn實現(xiàn)決策樹

17.決策樹-CART算法

18.決策樹應(yīng)用

集成學(xué)習(xí)算法理論與實戰(zhàn)

19.Bagging介紹與使用

20.隨機森林介紹與使用

21.Adaboost介紹與使用

22.Stacking和Voting介紹與使用

泰坦尼克號獲救人員預(yù)測項目

KNN算法和決策樹算法理論與實戰(zhàn)

1.KNN算法介紹

2.python實現(xiàn)knn算法

3.sklearn實現(xiàn)knn算法完成iris數(shù)據(jù)集分類

聚類算法理論與實戰(zhàn)

4.k-means算法原理

5.k-means算法實現(xiàn)

6.DBSCAN算法原理

7.DBSCAN算法實現(xiàn)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

8.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理

9.單層感知器程序

10.線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

11.激活函數(shù)，損失函數(shù)和梯度下降法

12.線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異或問題

13.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹

14.BP算法推導(dǎo)

15.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決異或問題

16.BP算法完成手寫數(shù)字識別

16.sklearn-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決手寫數(shù)字識別

17.GOOGLE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)平臺

特征工程貸款拖欠預(yù)測項目

用戶流失預(yù)測項目

Tensorflow（一）

1.深度學(xué)習(xí)框架介紹

2.Tensorflow安裝

3.Tensorlfow基礎(chǔ)知識：圖，變量，fetch，feed

4.Tensorflow線性回歸

5.Tensorflow非線性回歸

6.Mnist數(shù)據(jù)集合Softmax講解

7.使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建手寫數(shù)字識別

8.交叉熵(cross-entropy)講解和使用

Tensorflow（二）

9.過擬合,正則化,Dropout

10.各種優(yōu)化器Optimizer

11.改進手寫數(shù)字識別網(wǎng)絡(luò)

12.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN的介紹

13.使用CNN解決手寫數(shù)字識別

14.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM介紹

15.LSTM的使用

16.模型保存與載入

圖像識別項目

1.介紹Google圖像識別模型Inception-v3

2.使用Inception-v3做圖像識別

圖像識別項目

3.訓(xùn)練自己的圖像識別模型

驗證碼識別項目

4.多任務(wù)學(xué)習(xí)介紹

5.生存驗證碼圖片

6.構(gòu)建驗證碼識別模型

文本分類項目

7.文本分類任務(wù)介紹

8.word2vec介紹

9.使用CNN完成文本分類

10.使用LSTM完成文本分類

生成式對抗網(wǎng)絡(luò)GANs

11.GANs介紹

12.使用tensorflow完成GANs