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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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本课程讲解了机器学习基本概念，对训练集，测试集，特征值，监督学习，实列监督学习，非监督学习，分类与回归，在语音处理，图像处理和计算机视觉，声音识别和用自然语言处理方面的应用 人脸识别技术，银行评估和价格预测。 帮助学员理解机器学习和深度学习
适用人群
机器学习爱好者，有一定的编程基础，对python语言塾悉，或着转行做人工智能转化
课程简介
本课程讲解了机器学习基本概念，对训练集，测试集，特征值，监督学习，实列监督学习，非监督学习，分类与回归，在语音处理，图像处理和计算机视觉，声音识别和用自然语言处理方面的应用 人脸识别技术，银行评估和价格预测。 帮助学员理解机器学习和深度学习
1深度学习介绍
2基本概念
3决策数算法
4决策数应用
5邻近规则分类KNN算法
6邻近规则分类KNN应肜
7支持向量机SVM上
8支持向量机SVM上应用
9简单线形回归上
10多元线性回归
11多元线性回归应用
12非线性回归 Logistic Regression
13非线性回归 Logistic Regression应用
14回归中的相关度和决定系数
15Kmeans算法
16Kmeans应用
17Hierarchical clustering 层次聚类
18Hierarchical clustering 层次聚类应用
19神经网络算法应用上
20神经网络算法应用下
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