 班级规模及环境--热线:4008699035 手机:15921673576/13918613812( 微信同号) |
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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 |
开课地址：【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) 【武汉分部】：佳源大厦【成都分部】：领馆区1号【沈阳分部】：沈阳理工大学【郑州分部】：锦华大厦【石家庄分部】：瑞景大厦【北京分部】：北京中山 【南京分部】：金港大厦
新开班 (连续班 、周末班、晚班）：即将开课，详情请咨询客服。(欢迎您垂询，视教育质量为生命！) |
| 实验设备 |
☆资深工程师授课
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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 |
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- 第1章使用Python库分析处理Kobe Bryan职业生涯数据
1-1课程简介
1-2使用Anaconda搭建python环境
1-3Kobe Bryan生涯数据读取与简介
1-4特征数据可视化展示
1-5数据预处理
1-6使用scikit-learn建立分类模型
第2章信用卡欺诈行为检测
2-1数据简介及面临的挑战
2-2数据不平衡问题解决方案
2-3逻辑回归进行分类预测
2-4使用阈值来衡量预测标准
2-5使用数据生成策略
第3章鸢尾花数据集分析
3-1数据简介与特征课时化展示
3-2不同特征的分布规则
3-3决策树模型参数详解
3-4决策树中参数的选择
3-5将建立好决策树可视化展示出来
第4章泰坦尼克号获救预测
4-1船员数据分析
4-2数据预处理
4-3使用回归算法进行预测
4-4使用随机森林改进模型
4-5随机森林特征重要性分析
第5章级联结构的机器学习模型
5-1级联模型原理
5-2数据预处理与热度图
5-3二阶段输入特征制作
5-4使用级联模型进行预测
第6章员工离职预测
6-1数据简介与特征预处理
6-2员工不同属性指标对结果的影响
6-3数据预处理
6-4构建预测模型
6-5基于聚类模型的分析
第7章使用神经网络进行手写字体识别（mnist）
7-1tensorflow框架的安装
7-2神经网络模型概述
7-3使用tensorflow设定基本参数
7-4卷积神经网络模型
7-5构建完整的神经网络模型
7-6训练神经网络模型1
第8章主成分分析（PCA）
8-1PCA原理简介
8-2数据预处理
8-3协方差分析
8-4使用PCA进行降维
第9章基于NLP的股价预测
9-1数据简介与故事背景
9-2基于词频的特征提取
9-3改进特征选择方法
第10章借贷公司数据分析
10-1数据清洗
10-2数据预处理
10-3盈利方法和模型评估
10-4预测结果开始学习
建立分类模型进行结果的预测
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