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       1、培訓過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
       2、培訓結(jié)束后,授課老師留給學員聯(lián)系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術(shù)支持。
       3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會?！詈细駥W員免費頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書，提升職業(yè)資質(zhì)。專注高端技術(shù)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。

第1部份 機器學習基礎(chǔ)，有監(jiān)督學習，無監(jiān)督學習，半監(jiān)督學習。機器學習與深度學習，人工智能的關(guān)系。部署Python機器學習環(huán)境，matplotlib、Numpy、Scipy、libsvm、OpenCV、pandas、Anaconda、scikit-learn、theano、Keras、Tensorflow。機器學習基礎(chǔ)算法在python下實現(xiàn)。Python與R，Julia等對比。
第2部份 從貝葉斯網(wǎng)到概率圖模型，貝葉斯統(tǒng)計學，貝葉斯思維，一切皆有貝葉斯。生成式模型與判別式模型。先驗知識，貝葉斯統(tǒng)計在小數(shù)據(jù)學習中的應用。pyMC部署。手機短信發(fā)送行為分析案例。
第3部份 吉布斯抽樣，在貝葉斯統(tǒng)計中采用MCMC。網(wǎng)站轉(zhuǎn)化率A/B測試案例。用貝葉斯回歸進行金融預測的案例。
第4部份 決策樹，信息熵與相對熵，ID3，C4.5，CART等算法，剪枝過程。用scikit-learn實現(xiàn)決策樹。
第5部份 回歸樹。adaboost算法。提升樹，分類提升樹，回歸提升樹。梯度提升。用決策樹構(gòu)建隨機森林。深度森林，及其與深度神經(jīng)網(wǎng)絡的對比？深度森林是否可以取代深度學習？
第6部份 XGboost，原理及實現(xiàn)。計算學習理論，機器學習是騙局嗎？VC維與樣本復雜度。超參數(shù)如何選擇？缺失數(shù)據(jù)處理方法。類不平衡的處理。特征工程。與上述問題有關(guān)的scikit-learn函數(shù)。
第7部份 在海量短信中定位垃圾短信，半監(jiān)督學習及其困難之處。聚類假設與流形假設。從k-means衍生的半監(jiān)督學習算法。協(xié)同訓練及其Python實現(xiàn)。co-forest算法，并應用于醫(yī)學圖像分析，半監(jiān)督SVM及python實現(xiàn)。
第8部份 基于EM算法的半監(jiān)督學習生成式方法?；趫D的方法，label propagation和label spreading的python實現(xiàn)，多種半監(jiān)督學習方法效果比較。用label propagation進行手寫體識別。
第9部份 流形學習與降維，用scikit-learn實現(xiàn)流形學習
第10部份 凸優(yōu)化，梯度下降算法，永恒難題之局部極小值，SGD隨機梯度下降算法，python中實現(xiàn)梯度下降算法及SGD。梯度下降算法應用于神經(jīng)網(wǎng)絡，BP學習算法，用theano實現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡，神經(jīng)網(wǎng)絡各種訓練框架和工業(yè)級實現(xiàn)，用tensorflow實現(xiàn)更復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)。梯度下降算法在推薦系統(tǒng)中的應用，構(gòu)筑一個新聞推薦系統(tǒng)
第11部份 凸優(yōu)化與支持向量機，核方法，支持向量回歸，核嶺回歸，應用支持向量機作人臉識別。在python中利用libsvm實現(xiàn)支持向量機，python中實現(xiàn)核有關(guān)算法