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       坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。
   上课时间和地点
上课地点:【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦
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   质量保障

        1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

课程大纲
 

机器学习培训模型

  1、SVM

  • 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是在分类与回归分析中

  分析数据的监督式算法。

  • 结构风险最小化:在对给定的数据进行逼近的精度与逼近函数的复杂性相结合

  来寻求最佳比例,以便取得最好的泛化能力

  2、Logistic regression

  • 逻辑回归的过程:面对一个回归或者分类问题,建立代价函数,然后通过优化方法

  迭代求解出最优的模型参数,然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。

  • 实际是一种分类模型,主要解决二分类问题。

  3、kNN

  • 用于分类时思路是:找出一个样本的k个最近邻点,当这些邻居中的大多数属 于某一类别,就可以判定该样本也属于这一类别。

  4、Decision Tree

  • 决策树算法首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树,

  然后使用决策对新数据进行分析。

  • 一种分类算法,本质上是通过一系列规则对数据进行分类的过程。

  5、Random Forest

  • 1.数据的随机性选取:从原始的数据集中采取有放回的抽样,构造子数据集。

  • 2.待选特征的随机选取:随机森林中的子树的每一个分裂过程并未用到所有的待选特征,

  而是从所有的待选特征中随机选取一定的特征,之后再在随机选取的特征中选取最优的

  特征

  6、XGBoost

  • XGBoost是GBDT(Gradient boosting Decision Tree梯度提升决策树)算法的高效实现。

  • GBDT是采用梯度下降的思想、以之前生成所有的树为基础使得目标函数最小化




 



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