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廣州Sklearn培訓(xùn)班

授課機(jī)構(gòu):廣州CDA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)機(jī)構(gòu)

地址:廣州市天河區(qū)東圃一橫路23號(hào)時(shí)代TIT廣場(chǎng)1號(hào)樓時(shí)代創(chuàng)立方

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課程詳情 學(xué)校簡(jiǎn)介 學(xué)校地址 申請(qǐng)?jiān)嚶?/span>

關(guān)鍵詞:python數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)機(jī)構(gòu)哪家好

Sklearn培訓(xùn)班

課程名稱:Sklearn
課程類目:Sklearn
課程類型:正式課
授課形式:視頻課程
免費(fèi)試聽:是
適合基礎(chǔ):零基礎(chǔ)學(xué)員
班級(jí)名稱:中級(jí)班
上課時(shí)間:隨時(shí)可學(xué)
開班時(shí)間:隨時(shí)可學(xué)


01
課程亮點(diǎn)

十一周sklearn課程,讓菜菜帶你認(rèn)識(shí)sklearn,帶你深入淺出地探索算法的神秘世 界。我會(huì)為你解讀sklearn中的主流算法,帶你處理數(shù)據(jù),調(diào)整參數(shù),完善算法,調(diào)用結(jié)果。我會(huì)為你解析參數(shù),助你理解算法原理,也會(huì)帶你遍歷案例,帶你實(shí)戰(zhàn)給你刷經(jīng)驗(yàn)。十一周之后,人人都能夠三行實(shí)現(xiàn)算法,實(shí)現(xiàn)少加班,多鉆研,在數(shù)據(jù)行業(yè)乘風(fēng)破浪的目標(biāo),為成為優(yōu) 秀的數(shù)據(jù)挖掘工程師打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)~


02
學(xué)習(xí)目標(biāo)

使用數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域切zui主流語(yǔ)言python及其建模庫(kù)sklearn庫(kù)座位課程核心工具,基于真實(shí)數(shù)據(jù)集和項(xiàng)目案例,集 合python工具與機(jī)器學(xué)習(xí)算法完成整個(gè)案例實(shí)戰(zhàn)


03
課程內(nèi)容

第1章: 菜菜的機(jī)器學(xué)習(xí)sklearn課程介紹
第2章: 決策樹
2.1分類樹
2.2回歸樹
2.3回歸樹案例:用回歸樹擬合正弦曲線
2.4案例:泰坦尼克號(hào)生存者預(yù)測(cè)
第3章: 隨機(jī)森林
3.1集成算法概述
3.2隨機(jī)森林分類器 、回歸器
3.3案例:用隨機(jī)森林填補(bǔ)缺失值
3.4機(jī)器學(xué)習(xí)中調(diào)參的基本思想
3.5案例:隨機(jī)森林在乳腺癌數(shù)據(jù)上的調(diào)參
第4章: 數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程
4.1數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程
4.2數(shù)據(jù)預(yù)處理:無(wú)量綱化:數(shù)據(jù)歸一化、缺失值、處理分類型數(shù)據(jù)、處理連續(xù)型數(shù)據(jù)
4.3特征選擇過(guò)濾法:方差過(guò)濾 、卡方過(guò)濾、F檢驗(yàn)和互信息法、嵌入法、包裝法
第5章: 主成分分析PCA與奇異值分解SVD
5.1降維算法
5.2參數(shù)應(yīng)用案例:高維數(shù)據(jù)的可視化
5.3屬性應(yīng)用案例:人臉識(shí)別中的components_應(yīng)用
5.4接口應(yīng)用案例:用人臉識(shí)別看PCA降維后的信息保存量
5.5接口應(yīng)用案例:用PCA實(shí)現(xiàn)手寫數(shù)字的噪音過(guò)濾
5.6總結(jié):原理,流程,重要屬性接口和參數(shù)
5.7PCA實(shí)現(xiàn)784個(gè)特征的手寫數(shù)字的降維
第6章: 邏輯回歸與評(píng)分卡
6.1邏輯回歸
6.2sklearn當(dāng)中的邏輯回歸
6.3二元邏輯回歸的損失函數(shù)
6.4正則化:重要參數(shù)penalty & C
6.5邏輯回歸的特征工程
6.6重要參數(shù)max_iter - 梯度下降求解邏輯回歸的過(guò)程
6.7梯度的概念與解惑、步長(zhǎng)的概念與解惑
6.8二元回歸與多元回歸:重要參數(shù)solver & multi_class
6.9樣本不均衡與參數(shù)class_weight
6.1評(píng)分卡案例 - 評(píng)分卡與完整的模型開發(fā)流程
6.11評(píng)分卡 - 數(shù)據(jù)預(yù)處理- 重復(fù)值與缺失值、異常值
第7章: 聚類算法KMeans
7.1無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)概述,聚類vs分類
7.2sklearn當(dāng)中的聚類算法
7.3簇內(nèi)平方和,時(shí)間復(fù)雜度
7.4KMeans - 重要參數(shù)n_clusters
7.5聚類算法的模型評(píng)估指標(biāo)
7.6案例:輪廓系數(shù)找zui佳n_clusters
7.7案例:Kmeans做矢量量化
第8章: 支持量機(jī) (上)
8.1SVM
8.2線性SVC的損失函數(shù)
8.3函數(shù)間隔與幾何間隔
8.4拉格朗日對(duì)偶函數(shù)
8.5線性SVM可視化
8.6案例:如何選取zui佳核函數(shù)
8.7案例:在乳腺癌數(shù)據(jù)集上探索核函數(shù)的性質(zhì)
第9章: 支持向量機(jī) (下)
9.1簡(jiǎn)單復(fù)習(xí)支持向量機(jī)的基本原理
9.2參數(shù)C的深入理解:多個(gè)支持向量存在的理由
9.3二分類SVC中的樣本不均衡問(wèn)題:重要參數(shù)class_weight
9.4SVC的模型評(píng)估指標(biāo)
9.5混淆矩陣與準(zhǔn)確率
9.6**度Precision、召回率Recall與F1 measure
9.7對(duì)多數(shù)類樣本的關(guān)懷:特異度Specificity與假正率FPR
9.8sklearn中的混淆矩陣
9.9ROC曲線:Recall與假正率FPR的平衡
9.1案例:預(yù)測(cè)明天是否會(huì)下雨 - 案例背景
9.11案例:導(dǎo)庫(kù)導(dǎo)數(shù)據(jù),探索特征,jupyter中的快捷鍵
9.12案例:分集,優(yōu)先處理標(biāo)簽
9.13案例:描述性統(tǒng)計(jì),處理異常值
9.14案例:現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)上的數(shù)據(jù)預(yù)處理
9.15案例:現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)集上的數(shù)據(jù)預(yù)處理 - 處理連續(xù)型變量
9.16案例:建模與模型評(píng)估
9.17案例:模型調(diào)參:追求**度與recall的平衡
第10章: 回歸大家族:線性回歸,嶺回歸,Lasso與多項(xiàng)式回歸
10.1課時(shí) 182 : 線性回歸大家族
10.2多元線性回歸的基本原理和損失函數(shù)
10.3回歸類模型的評(píng)估指標(biāo)
10.4多重共線性:含義,數(shù)學(xué),以及解決方案
10.5嶺回歸處理多重共線性
10.6Lasso
10.7線性數(shù)據(jù)與非線性數(shù)據(jù)
10.8線性vs非線性模型
10.9離散化:幫助線性回歸解決非線性問(wèn)題
10.1多項(xiàng)式回歸
第11章: 樸素貝葉斯
11.1概率論基礎(chǔ) - 貝葉斯理論等式
11.2瓢蟲冬眠:理解條件概率
11.3貝葉斯的性質(zhì)與zui大后驗(yàn)估計(jì)
11.4漢堡稱重:連續(xù)型變量的概率估計(jì)
11.5klearn中的樸素貝葉斯
11.6高斯樸素貝葉斯
11.7多項(xiàng)式樸素貝葉斯
11.8伯努利樸素貝葉斯
11.9補(bǔ)集樸素貝葉斯
11.1案例:貝葉斯做文本分類
第12章: XGBoost

廣州CDA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)機(jī)構(gòu)簡(jiǎn)介

CDA數(shù)據(jù)分析師

廣州CDA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)機(jī)構(gòu)

目前,CDA已與國(guó)內(nèi)100多所高校進(jìn)行了戰(zhàn)略合作,建立了CDA數(shù)據(jù)分析師考試中心及人才培養(yǎng)基地;已出版30多本CDA數(shù)據(jù)分析師系列叢書,市場(chǎng)發(fā)行量數(shù)萬(wàn)冊(cè);已進(jìn)行500多期線上線下數(shù)據(jù)分析及大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程,培養(yǎng)學(xué)員10萬(wàn)+人次;已在全 國(guó)70+城市舉辦15屆CDA數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試,報(bào)考考生數(shù)萬(wàn)人;已開展了四屆中 國(guó)數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會(huì)(CDA SUMMIT),每屆參會(huì)人數(shù)3000多人;中 國(guó)數(shù)據(jù)分析師俱樂(lè)部(CDA CLUB)每周舉辦各類型線上線下沙龍會(huì)議、公開課等活動(dòng)共1000多期。
2016年,CDA研究院加入由工信部指導(dǎo)下的“中 國(guó)大數(shù)據(jù)生態(tài)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟”理事會(huì)成員,分管教育事業(yè)。
2017年,CDA與工信部賽迪達(dá)成戰(zhàn)略合作推出大數(shù)據(jù)雙認(rèn)證,被評(píng)為“大數(shù)據(jù)zui佳培訓(xùn)機(jī)構(gòu)”;
2018年,CDA入選教育部產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項(xiàng)目;
2019年,CDA獲得“2019年創(chuàng)新中 國(guó)·年度新商業(yè)zui具成長(zhǎng)力項(xiàng)目”,“2019年沙利文中 國(guó)新經(jīng)濟(jì)峰會(huì)創(chuàng)新領(lǐng)導(dǎo)力獎(jiǎng)”;
2020年,榮獲“年度逆勢(shì)生長(zhǎng)行業(yè)影響力企業(yè)”,入選北京市科學(xué)技術(shù)委員會(huì)“首批高精尖產(chǎn)業(yè)技能培訓(xùn)機(jī)構(gòu)”,成為“中 國(guó)成人教育協(xié)會(huì)”成人教育培訓(xùn)機(jī)構(gòu)工作委員會(huì)理事單位;
2021年,CDA數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)國(guó)標(biāo)委發(fā)布認(rèn)定,是目前現(xiàn)行有效的數(shù)據(jù)分析師能力標(biāo)準(zhǔn)。
“CDA數(shù)據(jù)分析師”人才已遍布在世 界范圍各行各業(yè),包括500強(qiáng)企業(yè)、科技獨(dú)角獸、大型金融機(jī)構(gòu)、大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、國(guó)企事業(yè)單位、國(guó) 家行政機(jī)關(guān)等等!癈DA數(shù)據(jù)分析師”人才隊(duì)伍秉承著CDA職業(yè)道德準(zhǔn)則,發(fā)揮著專業(yè)技能,已成為科技飛速發(fā)展的核心力量。

學(xué)校榮譽(yù)

01

廣州CDA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)機(jī)構(gòu)

IBM大學(xué)戰(zhàn)略合作伙伴
電子工業(yè)出版社 優(yōu) 秀合作者
教育管理信息化專業(yè)委員會(huì)理事單位
2018年度職業(yè)教育人才培訓(xùn)品牌機(jī)構(gòu)
2018年度大數(shù)據(jù)影響力先鋒企業(yè)
2018入選教育部產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項(xiàng)目
網(wǎng)易云課堂2017年度zui佳服務(wù)獎(jiǎng)
2017年度中 國(guó)互聯(lián)網(wǎng)+ zui佳培訓(xùn)機(jī)構(gòu)獎(jiǎng)
中 國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)聯(lián)盟理事單位

發(fā)展歷程

02

2006年
開展數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、計(jì)量實(shí)戰(zhàn),學(xué)術(shù)研究等相關(guān)培訓(xùn)視頻和現(xiàn)場(chǎng)班
2007年
開展數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)分析相關(guān)培訓(xùn)班
2011年
隨著大數(shù)據(jù)熱潮的來(lái)臨,依托累計(jì)上萬(wàn)類共享資料,多年沉淀師資團(tuán)隊(duì),論壇召集多位專家,研發(fā)CDA數(shù)據(jù)分析師體系
2013年
CDA數(shù)據(jù)分析師品牌成立,提供系統(tǒng)化的大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析人才培養(yǎng)和認(rèn)證
2014年
CDA INSTITUTE 成立 ,并推出第 一屆全 國(guó)CDA數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試
2015年
第 一屆中 國(guó)數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會(huì)(CDAS)在9月11日成功舉辦,參會(huì)人數(shù)逾3000人
2016年
CDA匯聚海內(nèi)外大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析專家上千人,推出就業(yè)班、數(shù)據(jù)科學(xué)家訓(xùn)練營(yíng)、企業(yè)內(nèi)訓(xùn)、CDA俱樂(lè)部等多個(gè)項(xiàng)目
2017年
整合論壇與CDA數(shù)據(jù)分析師業(yè)內(nèi)資源,形成數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域生態(tài)圈,并進(jìn)一步升級(jí)CDA企業(yè)內(nèi)訓(xùn)體系,正式推出大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室
2018年
北上廣深等多個(gè)城市均有校區(qū);擁有200多位專業(yè)師資;培養(yǎng)學(xué)員超過(guò)3萬(wàn)人,每年6月/12月全 國(guó)28個(gè)城市舉辦CDA認(rèn)證考試
2019年
已舉辦九屆數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試,得到業(yè)界廣泛認(rèn)可,學(xué)員遍布各大知名企業(yè)。人工智能產(chǎn)品“好學(xué)AI”問(wèn)世,引領(lǐng)DT時(shí)代新一波技術(shù)培訓(xùn)浪潮



服務(wù)內(nèi)容
數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)、人工智能、互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)培訓(xùn)

特色服務(wù)
免費(fèi)試聽,免費(fèi)重讀,小班授課,一對(duì)一教學(xué),推薦就業(yè)


  • 學(xué)校名稱:廣州CDA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)機(jī)構(gòu)

    固定電話:400-001-5729

    授課地址:廣州市天河區(qū)東圃一橫路23號(hào)時(shí)代TIT廣場(chǎng)1號(hào)樓時(shí)代創(chuàng)立方 預(yù)約參觀

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