<source id="6i8ms"><optgroup id="6i8ms"></optgroup></source>
  • 你的位置: 首頁 > 公開課首頁 > 互聯網/語言 > 課程詳情

    details

    Python大數據機器學習實戰

    暫無評價   
    • 開課時間:2019年04月26日 09:00 周五 已結束
    • 結束時間:2019年04月29日 17:00 周一
    • 開課地點:上海市
    • 授課講師: 張老師
    • 課程編號:366264
    • 課程分類:互聯網/語言
    •  
    • 收藏 人氣:121
    你實際購買的價格
    付款時最多可用0淘幣抵扣0元現金
    購買成功后,系統會給用戶帳號返回的現金券
    淘課價格
    7800
    可用淘幣
    0
    返現金券
    待定

    你還可以: 收藏

    本課程的其它開課計劃:

    課程編號 城市 培訓講師 上課時間 價格 點擊報名
    366262 珠海市 張老師 2019-11-26 09:00 ¥7800元 點擊報名
    366263 北京市 張老師 2019-12-26 09:00 ¥7800元 點擊報名

    培訓受眾:

    對此課程感興趣的學員

    課程大綱:

    培訓費用及須知
    7800元/人(含教材、培訓費、考證費以及學習用具等費用) 食宿統一安排,費用自理。Python大數據機器學習實戰頒發證書
    參加相關培訓并通過考試的學員,可以獲得:
    工業和信息化部頒發的-《Python大數據工程師證書》。該證書可作為專業技術人員職業能力考核的證明,以及專業技術人員崗位聘用、任職、定級和晉升職務的重要依據。注:請學員帶一寸彩照2張(背面注明姓名)、身份證復印件一張。Python大數據機器學習實戰課程學習目標
    1.每個算法模塊按照“原理講解→分析數據→自己動手實現→特征與調參”的順序。
    2.“Python數據清洗和特征提取”,提升學習深度、降低學習坡度。
    3.增加網絡爬蟲的原理和編寫,從獲取數據開始,重視將實踐問題轉換成實際模型的能力,分享工作中的實際案例或Kaggle案例:廣告銷量分析、環境數據異常檢測和分析、數字圖像手寫體識別、Titanic乘客存活率預測、用戶-電影推薦、真實新聞組數據主題分析、中文分詞、股票數據特征分析等。
    4.強化矩陣運算、概率論、數理統計的知識運用,掌握機器學習根本。
    5.闡述機器學習原理,提供配套源碼和數據。
    6.以直觀解釋,增強感性理解。
    7.對比不同的特征選擇帶來的預測效果差異。
    8.重視項目實踐,重視落地。思考不同算法之間的區別和聯系,提高在實際工作中選擇算法的能力。
    9.涉及和講解的部分Python庫有:Numpy、Scipy、matplotlib、Pandas、scikit-learn、XGBoost、libSVM、LDA、Gensim、NLTK、HMMLearn。Python大數據機器學習實戰課程目標
    本課程特點是從數學層面推導最經典的機器學習算法,以及每種算法的示例和代碼實現(Python)、如何做算法的參數調試、以實際應用案例分析各種算法的選擇等。Python大數據機器學習實戰細培訓內容介紹
    模塊一機器學習的數學基礎1 - 數學分析
    1. 機器學習的一般方法和橫向比較
    2. 數學是有用的:以SVD為例
    3. 機器學習的角度看數學
    4. 復習數學分析
    5. 直觀解釋常數e
    6. 導數/梯度
    7. 隨機梯度下降
    8. Taylor展式的落地應用
    9. gini系數
    10. 凸函數
    11. Jensen不等式
    12. 組合數與信息熵的關系
    模塊二機器學習的數學基礎2 - 概率論與貝葉斯先驗
    1. 概率論基礎
    2. 古典概型
    3. 貝葉斯公式
    4. 先驗分布/后驗分布/共軛分布
    5. 常見概率分布
    6. 泊松分布和指數分布的物理意義
    7. 協方差(矩陣)和相關系數
    8. 獨立和不相關
    9. 大數定律和中心極限定理的實踐意義
    10. 深刻理解最大似然估計MLE和最大后驗估計MAP
    11. 過擬合的數學原理與解決方案
    模塊三機器學習的數學基礎3 - 矩陣和線性代數
    1. 線性代數在數學科學中的地位
    2. 馬爾科夫模型
    3. 矩陣乘法的直觀表達
    4. 狀態轉移矩陣
    5. 矩陣和向量組
    6. 特征向量的思考和實踐計算
    7. QR分解
    8. 對稱陣、正交陣、正定陣
    9. 數據白化及其應用
    10. 向量對向量求導
    11. 標量對向量求導
    12. 標量對矩陣求導工作機制
    模塊四Python基礎1 - Python及其數學庫
    1. 解釋器Python2.7與IDE:Anaconda/Pycharm
    2. Python基礎:列表/元組/字典/類/文件
    3. Taylor展式的代碼實現
    4. numpy/scipy/matplotlib/panda的介紹和典型使用
    5. 多元高斯分布
    6. 泊松分布、冪律分布
    7. 典型圖像處理
    8. 蝴蝶效應
    9. 分形與可視化
    模塊五Python基礎2 - 機器學習庫
    1. scikit-learn的介紹和典型使用
    2. 損失函數的繪制
    3. 多種數學曲線
    4. 多項式擬合
    5. 快速傅里葉變換FFT
    6. 奇異值分解SVD
    7. Soble/Prewitt/Laplacian算子與卷積網絡
    8. 卷積與(指數)移動平均線
    9. 股票數據分析
    模塊六Python基礎3 - 數據清洗和特征選擇
    1. 實際生產問題中算法和特征的關系
    2. 股票數據的特征提取和應用
    3. 一致性檢驗
    4. 缺失數據的處理
    5. 環境數據異常檢測和分析
    6. 模糊數據查詢和數據校正方法、算法、應用
    7. 樸素貝葉斯用于鳶尾花數據
    8. GaussianNB/MultinomialNB/BernoulliNB
    9. 樸素貝葉斯用于18000+篇/Sogou新聞文本的分類
    模塊七 回歸1. 線性回歸
    2. Logistic/Softmax回歸
    3. 廣義線性回歸
    4. L1/L2正則化
    5. Ridge與LASSO
    6. Elastic Net
    7. 梯度下降算法:BGD與SGD
    8. 特征選擇與過擬合
    模塊八Logistic回歸
    1. Sigmoid函數的直觀解釋
    2. Softmax回歸的概念源頭
    3. Logistic/Softmax回歸
    4. 最大熵模型
    5. K-L散度
    6. 損失函數
    7. Softmax回歸的實現與調參
    模塊九回歸實踐
    1. 機器學習sklearn庫介紹
    2. 線性回歸代碼實現和調參
    3. Softmax回歸代碼實現和調參
    4. Ridge回歸/LASSO/Elastic Net
    5. Logistic/Softmax回歸
    6. 廣告投入與銷售額回歸分析
    7. 鳶尾花數據集的分類
    8. 交叉驗證
    9. 數據可視化
    模塊十決策樹和隨機森林
    1. 熵、聯合熵、條件熵、KL散度、互信息
    2. 最大似然估計與最大熵模型
    3. ID3、C4.5、CART詳解
    4. 決策樹的正則化
    5. 預剪枝和后剪枝
    6. Bagging
    7. 隨機森林
    8. 不平衡數據集的處理
    9. 利用隨機森林做特征選擇
    10. 使用隨機森林計算樣本相似度
    11. 數據異常值檢測
    模塊十一隨機森林實踐
    1. 隨機森林與特征選擇
    2. 決策樹應用于回歸
    3. 多標記的決策樹回歸
    4. 決策樹和隨機森林的可視化
    5. 葡萄酒數據集的決策樹/隨機森林分類
    6. 波士頓房價預測
    模塊十二提升
    1. 提升為什么有效
    2. 梯度提升決策樹GBDT
    3. XGBoost算法詳解
    4. Adaboost算法
    5. 加法模型與指數損失
    模塊十三提升實踐
    1. Adaboost用于蘑菇數據分類
    2. Adaboost與隨機森林的比較
    3. XGBoost庫介紹
    4. Taylor展式與學習算法
    5. KAGGLE簡介
    6. 泰坦尼克乘客存活率估計
    模塊十四SVM
    1. 線性可分支持向量機
    2. 軟間隔的改進
    3. 損失函數的理解
    4. 核函數的原理和選擇
    5. SMO算法
    6. 支持向量回歸SVR
    模塊十五SVM實踐
    1. libSVM代碼庫介紹
    2. 原始數據和特征提取
    3. 葡萄酒數據分類
    4. 數字圖像的手寫體識別
    5. SVR用于時間序列曲線預測
    6. SVM、Logistic回歸、隨機森林三者的橫向比較
    模塊十六聚類(一)
    1. 各種相似度度量及其相互關系
    2. Jaccard相似度和準確率、召回率
    3. Pearson相關系數與余弦相似度
    4. K-means與K-Medoids及變種
    5. AP算法(Sci07)/LPA算法及其應用
    模塊十七聚類(二)
    1. 密度聚類DBSCAN/DensityPeak(Sci14)
    2. DensityPeak(Sci14)
    3. 譜聚類SC
    4. 聚類評價AMI/ARI/Silhouette
    5. LPA算法及其應用
    模塊十八聚類實踐
    1. K-Means++算法原理和實現
    2. 向量量化VQ及圖像近似
    3. 并查集的實踐應用
    4. 密度聚類的代碼實現
    5. 譜聚類用于圖片分割
    模塊十九EM算法
    1. 最大似然估計
    2. Jensen不等式
    3. 樸素理解EM算法
    4. 精確推導EM算法
    5. EM算法的深入理解
    6. 混合高斯分布
    7. 主題模型pLSA
    模塊二十EM算法實踐
    1. 多元高斯分布的EM實現
    2. 分類結果的數據可視化
    3. EM與聚類的比較
    4. Dirichlet過程EM
    5. 三維及等高線等圖件的繪制
    6. 主題模型pLSA與EM算法
    模塊二十一主題模型LDA
    1. 貝葉斯學派的模型認識
    2. Beta分布與二項分布
    3. 共軛先驗分布
    4. Dirichlet分布
    5. Laplace平滑
    6. Gibbs采樣詳解
    模塊二十二LDA實踐
    1. 網絡爬蟲的原理和代碼實現
    2. 停止詞和高頻詞
    3. 動手自己實現LDA
    4. LDA開源包的使用和過程分析
    5. Metropolis-Hastings算法
    6. MCMC
    7. LDA與word2vec的比較
    8. TextRank算法與實踐
    模塊二十三隱馬爾科夫模型HMM
    1. 概率計算問題
    2. 前向/后向算法
    3. HMM的參數學習
    4. Baum-Welch算法詳解
    5. Viterbi算法詳解
    6. 隱馬爾科夫模型的應用優劣比較
    模塊二十四HMM實踐
    1. 動手自己實現HMM用于中文分詞
    2. 多個語言分詞開源包的使用和過程分析
    3. 文件數據格式UFT-8、Unicode
    4. 停止詞和標點符號對分詞的影響
    5. 前向后向算法計算概率溢出的解決方案
    6. 發現新詞和分詞效果分析
    7. 高斯混合模型HMM
    8. GMM-HMM用于股票數據特征提取
    模塊二十五課堂提問與互動討論Python大數據機器學習實戰
    師資介紹
    張老師:阿里大數據高級專家,國內資深的Spark、Hadoop技術專家、虛擬化專家,對HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Mahout、Storm、spark和openTSDB等Hadoop生態系統中的技術進行了多年的深入的研究,更主要的是這些技術在大量的實際項目中得到廣泛的應用,因此在Hadoop開發和運維方面積累了豐富的項目實施經驗。近年主要典型的項目有:某電信集團網絡優化、中國移動某省移動公司請賬單系統和某省移動詳單實時查詢系統、中國銀聯大數據數據票據詳單平臺、某大型銀行大數據記錄系統、某大型通信運營商全國用戶上網記錄、某省交通部門違章系統、某區域醫療大數據應用項目、互聯網公共數據大云(DAAS)和構建游戲云(Web Game Daas)平臺項目等。

    本課程名稱: Python大數據機器學習實戰

    查看更多:互聯網/語言公開課

    Python大數據機器學習實戰 Python大數據機器學習實戰培訓 綜合管理培訓 張老師老師 相關的最新課程
    講師動態評分 與同行相比

    授課內容與課綱相符00%

    講師授課水平00%

    服務態度00%

    日日好好在线观看-日日啪 日日碰 嗷嗷啪