南京大數(shù)據(jù)開發(fā)培訓(xùn)

章：
Scikit-Learn
機器學(xué)習(xí) 
1.1什么叫機器學(xué)習(xí)；1.2機器學(xué)習(xí)的種類；1.3機器學(xué)習(xí)的步驟；1.4機器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)難題分類；1.5機器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)預(yù)處理；1.6一元線性回歸；1.7實體模型的過擬合與欠擬合；1.8嶺回歸；1.9多項式回歸；1.10決策樹算法原理、搭建全過程及API；1.11響應(yīng)式提高算法和隨機森林算法原理及API；1.12邏輯性分類算法及API；1.13樸素貝葉斯算法原理及API；1.14評定分類實際-交叉驗證；1.15評定分類實際-混淆矩陣；1.16評定分類實際-分類匯報；1.17超參數(shù)甄選-曲線圖；1.18超參數(shù)甄選-學(xué)習(xí)；1.19超參數(shù)甄選-網(wǎng)格搜索；1.20svm算法算法原理及API；1.21K-Means算法原理及API；1.22DBSCAN算法原理及API；1.23平均值飄移算法原理及API；1.24匯集層級算法原理及API；
第二章:
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 

2.1深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)Tensorflow詳細(xì)介紹；2.2Tensorflow的特性；2.3Tensorflow安裝；2.4Tensorflow的構(gòu)造；2.5Tensorflow數(shù)據(jù)流分析；2.6圖；2.7OP；2.8對話；2.9張量詳細(xì)介紹；2.10張量實際操作；2.11Tensorflow自變量；2.12數(shù)據(jù)可視化Tensorboard；2.13Tensorflow完成線性回歸；2.14Tensorflow序列；2.15Tensorflow進程；2.16Tensorflow文檔載入步驟；2.17Tensorflow文檔載入API；2.18Tensorflow載入CSV文檔；2.19Tensorflow載入照片；2.20Tensorflow載入二進制文件；2.21神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本；2.22神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展趨勢；2.23神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特性；2.24神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成；2.25淺部人力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實體模型；2.26卷積和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；2.27Tensorflow分布式系統(tǒng)

第三章：
環(huán)節(jié)新項目 
3.1根據(jù)客戶相似性的強烈模塊；3.2手寫體數(shù)字識別；3.3汽車品質(zhì)評定；
第四章：
綜合性新項目實戰(zhàn)演練 
"4.1抓取豆瓣影評數(shù)據(jù)信息，運用Python數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析專用工具剖析電影評分、客戶數(shù)據(jù)信息并數(shù)據(jù)可視化，根據(jù)強烈模塊開展電影"；"4.2抓取樓價數(shù)據(jù)信息，開展數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析及其大數(shù)據(jù)可視化，運用機器學(xué)習(xí)模型，開展房價預(yù)測"
課程目標(biāo) 
可把握的核心競爭力：1）把握機器學(xué)習(xí)常見重歸、分類及其聚類算法算法原理及API應(yīng)用；2）把握機器學(xué)習(xí)算法超參數(shù)甄選方式，并訓(xùn)煉實體模型；3）把握深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)Tensorflow的原理及常見API的應(yīng)用；4)把握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特性及原理；5)在大數(shù)據(jù)分析師的基本以上進一步提升競爭優(yōu)勢；6)邁入大數(shù)據(jù)挖掘和人工智能技術(shù)大門口,把握必需的新手入門標(biāo)準(zhǔn)

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