 班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
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每期人數限3到5人。 |
| 上課時間和地點 |
開課地址：【上?！客瑵髮W(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站) 【武漢分部】：佳源大廈【成都分部】：領館區1號【沈陽分部】：沈陽理工大學【鄭州分部】：錦華大廈【石家莊分部】：瑞景大廈【北京分部】：北京中山學院 【南京分部】：金港大廈
最新開班 (連續班 、周末班、晚班）：2020年3月16日 |
| 實驗設備 |
☆資深工程師授課
☆注重質量
☆邊講邊練
☆合格學員免費推薦工作
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| 質量保障 |
1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。 |
課程大綱 |
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- 第1章使用Python庫分析處理Kobe Bryan職業生涯數據
1-1課程簡介
1-2使用Anaconda搭建python環境
1-3Kobe Bryan生涯數據讀取與簡介
1-4特征數據可視化展示
1-5數據預處理
1-6使用scikit-learn建立分類模型
第2章信用卡欺詐行為檢測
2-1數據簡介及面臨的挑戰
2-2數據不平衡問題解決方案
2-3邏輯回歸進行分類預測
2-4使用閾值來衡量預測標準
2-5使用數據生成策略
第3章鳶尾花數據集分析
3-1數據簡介與特征課時化展示
3-2不同特征的分布規則
3-3決策樹模型參數詳解
3-4決策樹中參數的選擇
3-5將建立好決策樹可視化展示出來
第4章泰坦尼克號獲救預測
4-1船員數據分析
4-2數據預處理
4-3使用回歸算法進行預測
4-4使用隨機森林改進模型
4-5隨機森林特征重要性分析
第5章級聯結構的機器學習模型
5-1級聯模型原理
5-2數據預處理與熱度圖
5-3二階段輸入特征制作
5-4使用級聯模型進行預測
第6章員工離職預測
6-1數據簡介與特征預處理
6-2員工不同屬性指標對結果的影響
6-3數據預處理
6-4構建預測模型
6-5基于聚類模型的分析
第7章使用神經網絡進行手寫字體識別（mnist）
7-1tensorflow框架的安裝
7-2神經網絡模型概述
7-3使用tensorflow設定基本參數
7-4卷積神經網絡模型
7-5構建完整的神經網絡模型
7-6訓練神經網絡模型1
第8章主成分分析（PCA）
8-1PCA原理簡介
8-2數據預處理
8-3協方差分析
8-4使用PCA進行降維
第9章基于NLP的股價預測
9-1數據簡介與故事背景
9-2基于詞頻的特征提取
9-3改進特征選擇方法
第10章借貸公司數據分析
10-1數據清洗
10-2數據預處理
10-3盈利方法和模型評估
10-4預測結果開始學習
建立分類模型進行結果的預測
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