 班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
| 每個班級的人數限3到5人，互動授課， 保障效果，小班授課。 |
| 上間和地點 |
上部份地點：【上海】同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院【北京分部】：北京中山學院/福鑫大樓【南京分部】：金港大廈(和燕路)【武漢分部】：佳源大廈（高新二路）【成都分部】：領館區1號（中和大道）【沈陽分部】：沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】：鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】：河北科技大學/瑞景大廈
最近開間(周末班/連續班/晚班）：2019年1月26日 |
| 實驗設備 |
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| 質量保障 |
1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。☆合格學員免費頒發相關工程師等資格證書，提升職業資質。專注高端技術培訓15年，端海學員的能力得到大家的認同，受到用人單位的廣泛贊譽，端海的證書受到廣泛認可。 |
部份程大綱 |
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第一節：機器學習基本理論
機器學習概述
機器學習算法分類及知識框架
機器學習相關概念
機器學習一般步驟
案例：用R實現機器學習模型預測
第二節：R語法基礎
R語言基礎語法
數據處理常用R包介紹（tidyr，dplyr，stringr,reshape2,ggplot2）
數據的存取與編輯
非結構化數據的讀取
案例：用R實現MySQL數據庫數據讀取
第三節：數據清洗方法
缺失數據處理
異常值的辨識處理
不平衡數據的處理
特征提取與特征工程
案例：針對美國人群收入等數據進行數據清洗
第四節：線性回歸與Logistic回歸
線性回歸與最小二乘法
Lasso回歸及嶺回歸
Logistic回歸模型
多分類Logistic回歸模型
案例：運用Logistic回歸模型預測學生錄取情況
第五節：K最近鄰（KNN）算法
k近鄰算法原理
k近鄰算法R實現
案例：運用KNN實現前列腺癌癥檢測
第六節：聚類算法
聚類算法原理
聚類算法R實現
案例：運用聚類分析進行離群點識別
第七節：基于決策樹類型算法介紹
決策樹算法
隨機森林算法
第八節：提升算法
Adaboost算法
GBDT算法
XGBoost
案例：針對美國人群收入預測模型比較
第九節：SVM支持向量機算法介紹
SVM基本原理
SVM算法的R實現
第十節：人工神經網絡
人工神經網絡（RNN）
深度學習
案例：運用神經網絡實現手寫數字識別
第十一節：地圖可視化：上海交通地圖數據可視化實戰
數據可視化基本圖形選擇匯總
繪制數據地圖常用方法
交互式可視化實戰
第十二節：機器學習mlr包：債務預測實戰
mlr包介紹
實際問題分析及數據處理
多種分類算法模型的比較
模型評價方法匯總
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