1、培訓過程中，如有部分內(nèi)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(jié)束后,授課老師留給學員聯(lián)系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會。

第1模塊 - 機器學習基礎(chǔ)知識

掌握基本的機器學習概念，包括：數(shù)據(jù)準備，建模，性能指標，過度擬合和交叉驗證

掌握機器學習所需的Python工具，包括：Numpy，Scikit-Learn和Pandas

學習建模基礎(chǔ)知識并部署基本模型，包括：Logistic回歸和K-Means

第2模塊 - 高級機器學習模型+項目開始

實現(xiàn)更復雜的算法，包括：SVM，隨機森林和決策樹

了解決策樹模型的細微差別，包括：單節(jié)點樹和節(jié)點拆分

使用優(yōu)化器改進模型，包括：bootstrap聚合和偏差變化權(quán)衡

第3模塊 - 推薦系統(tǒng)的優(yōu)化+項目完成

掌握推薦系統(tǒng)背后的理論，包括：推薦系統(tǒng)設(shè)計，基于內(nèi)容的過濾和協(xié)同過濾