课程费用

6800.00 /人

课程时长

2

成为教练

课程简介

机器学习算法原理与实践

目标收益

培训对象

课程大纲

第一天 上午
概述
1.人工智能应用发展概述
2.python基础学习
3.科学计算包numpy学习
4.绘图工具包matplotlib学习
5.机器学习基础理论
下午
回归算法理论与实战
1.一元线性回归
2.代价函数
3.梯度下降法
4.使用sklearn实现一元线性回归
5.多元线性回归
6.使用sklearn实现多元线性回归
7.过拟合正则化
8.岭回归
9.sklearn实现岭回归
10.LASSO回归
11.sklearn实现LASSO回归
KNN算法和决策树算法理论与实战 1.KNN算法介绍
2.sklearn实现knn算法
3.决策树原理介绍
4.sklearn实现决策树算法
第二天 上午
神经网络算法理论与实战
1.深度学习发展以及大师介绍
2.神经网络基本原理
3.单层感知器程序
4.线性神经网络
5.激活函数,损失函数和梯度下降法
6.BP神经网络介绍
7.BP神经网络解决异或问题
8.sklearn-BP神经网络解决手写数字识别
下午
决策树算法理论与实战
1.决策树-信息熵,ID3,C4.5算法介绍
2.sklearn-决策树
聚类算法理论与实战 1.k-means算法原理
2.k-means算法实现
3.DBSCAN算法原理
4.DBSCAN算法实现
第一天 上午
概述
1.人工智能应用发展概述
2.python基础学习
3.科学计算包numpy学习
4.绘图工具包matplotlib学习
5.机器学习基础理论
下午
回归算法理论与实战
1.一元线性回归
2.代价函数
3.梯度下降法
4.使用sklearn实现一元线性回归
5.多元线性回归
6.使用sklearn实现多元线性回归
7.过拟合正则化
8.岭回归
9.sklearn实现岭回归
10.LASSO回归
11.sklearn实现LASSO回归
KNN算法和决策树算法理论与实战
1.KNN算法介绍
2.sklearn实现knn算法
3.决策树原理介绍
4.sklearn实现决策树算法
第二天 上午
神经网络算法理论与实战
1.深度学习发展以及大师介绍
2.神经网络基本原理
3.单层感知器程序
4.线性神经网络
5.激活函数,损失函数和梯度下降法
6.BP神经网络介绍
7.BP神经网络解决异或问题
8.sklearn-BP神经网络解决手写数字识别
下午
决策树算法理论与实战
1.决策树-信息熵,ID3,C4.5算法介绍
2.sklearn-决策树
聚类算法理论与实战
1.k-means算法原理
2.k-means算法实现
3.DBSCAN算法原理
4.DBSCAN算法实现

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