1、培訓(xùn)過(guò)程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽(tīng)；
       2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
       3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。☆合格學(xué)員免費(fèi)頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書(shū)，提升職業(yè)資質(zhì)。專(zhuān)注高端技術(shù)培訓(xùn)15年，端海學(xué)員的能力得到大家的認(rèn)同，受到用人單位的廣泛贊譽(yù)，端海的證書(shū)受到廣泛認(rèn)可。

機(jī)器學(xué)習(xí)是指一套工具、方法或程式，使到我們可以從現(xiàn)實(shí)世界的海量數(shù)據(jù)里提煉出有價(jià)值的知識(shí)，規(guī)則和模式，然后將它們反哺給前臺(tái)應(yīng)用系統(tǒng)，進(jìn)行預(yù)測(cè)，推薦等能產(chǎn)生直接經(jīng)濟(jì)價(jià)值的場(chǎng)景，給用戶帶來(lái)“機(jī)器具備人類(lèi)般高智能”的震撼性體驗(yàn)。對(duì)于數(shù)據(jù)越來(lái)越多，而人力成本又越來(lái)越高的大數(shù)據(jù)時(shí)代，機(jī)器學(xué)習(xí)能降低企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的成本，掌控有關(guān)技術(shù)，可以給企業(yè)和個(gè)人帶來(lái)巨大的價(jià)值。

機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能，數(shù)據(jù)挖掘，模式識(shí)別等技術(shù)，其實(shí)是同一座山峰在不同視角下的側(cè)影，其技術(shù)內(nèi)涵幾乎是一樣的，都是回歸，分類(lèi)器，聚類(lèi)，頻繁模式挖掘，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等，我們學(xué)習(xí)機(jī)器識(shí)別的同時(shí)，學(xué)到的知識(shí)同樣也可以用于數(shù)據(jù)挖掘和設(shè)計(jì)機(jī)器人這樣高度智能化的產(chǎn)品，這些領(lǐng)域概念之間至少在技術(shù)上沒(méi)有界限，是互相滲透的。

第1部份 機(jī)器學(xué)習(xí)概論
第2部份 線性回歸與Logistic。案例：電子商務(wù)業(yè)績(jī)預(yù)測(cè)
第3部份 嶺回歸，Lasso，變量選擇技術(shù)。從一團(tuán)亂麻中識(shí)別有用維度的技巧
第4部份 降維技術(shù)。案例：業(yè)績(jī)綜合指標(biāo)設(shè)計(jì)
第5部份 線性分類(lèi)器，Knn算法，樸素貝葉斯分類(lèi)器，文本挖掘，案例：智能判斷垃圾短信，通過(guò)文本挖掘給用戶加標(biāo)簽，評(píng)論自動(dòng)分析，用戶流失預(yù)警
第6部份 決策樹(shù)，組合提升算法，bagging和adaboost，隨機(jī)森林。案例：運(yùn)營(yíng)商用戶分析
第7部份 支持向量機(jī)，為什么能理解SVM的人鳳毛麟角？
第8部份 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，單層感知器，線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，基于梯度下降的學(xué)習(xí)算法，圖像壓縮和銀行用戶信用評(píng)估
第9部份 通用逼近器徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在新觀點(diǎn)下審視PDA和SVM。Hopfield聯(lián)想記憶型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。案例：字符識(shí)別，人臉識(shí)別
第10部份 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和信念貝葉斯分類(lèi)器
第11部份 聚類(lèi)，孤立點(diǎn)判別。案例：推薦系統(tǒng)，自動(dòng)品酒器，作弊識(shí)別，社會(huì)系統(tǒng)團(tuán)體識(shí)別