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安徽11选5选号技巧:Python大數據核心技術實戰

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舉辦時間:
  • 蘇州 2019-10-28
  • 珠海 2019-11-26
  • 北京 2019-12-26
Python大數據核心技術實戰
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Python大數據核心技術實戰培訓,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,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,提高在實際工作中選擇算法的能力。
Python大數據機器

Python大數據核心技術實戰課程特色與背景

    課程學習目標
    1.每個算法??榘湊鍘霸斫步狻治鍪蕁約憾質迪幀卣饔氳韃巍鋇乃承?。
    2.“Python
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Python核心編程培訓班  上海 2019/5/24(4天)

安徽11选5前三 www.eiddc.icu Python核心編程培訓班課程,旨在幫助從實戰的角度對Python進行了全面的剖析,并以案例來分析和探討Python技術的應用場景;了解Python腳本的應用場景并掌握可視化界面的開發;通過實際項目案例來掌握Python的數據分析思路及方法;培訓學員掌握Python基礎應用。

Python+計算機圖像(視覺)處理培訓班  上海 2019/5/27(5天)

計算機圖像處理課程,旨在幫助從實戰的角度對計算機視覺技術進行了全面的剖析,并結合實際案例分析和探討計算機視覺技術的應用場景,給予計算機視覺技術培訓相關從業人員進行指導和啟迪;并且通過各個應用場景的實際經典項目案例,深入解讀計算機視覺技術的圖像處理技巧。

Python+機器學習與深度學習實戰培訓班  寧波 2019/6/27(4天)

Python+機器學習與深度學習實戰培訓班,旨在幫助學員掌握回歸算法理論與實戰;集成學習算法理論與實戰;Tensorflow;生成式對抗網絡GANs;從實戰的角度對深度學習技術進行了全面的剖析,并結合實際案例分析和探討深度學習的應用場景,給深度學習相關從業人員以指導和啟迪;

Python Web開發與爬蟲實踐培訓班  北京 2019/7/17(4天)

Python Web開發與爬蟲實踐培訓班,旨在幫助學員了解Python Web開發的整個流程, 和常用技術。 包括Django 開發框架、ORM映射技術、Scrapy動態頁面爬取 、分布式爬蟲實現;熟練掌握 Django核心語法、與MVT設計模式;熟練使用WebPack進行??榛?;學習完此課程學員可以完全勝任Python Web開發崗位需求。

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。
    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。

課程大綱

細培訓內容介紹
??橐換餮暗氖Щ? - 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
??槎餮暗氖Щ? - 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
??槿餮暗氖Щ? - 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
??樗腜ython基礎1 - Python及其數學庫
1. 解釋器Python2.7與IDE:Anaconda/Pycharm
2. Python基?。毫斜?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
??槲錚ython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
??榱鵓ython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
??櫧?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
??榘薒ogistic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
??榫嘔毓槭導?div class="spctrl">
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
??槭霾呤骱退婊?div class="spctrl">
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
??槭凰婊質導?div class="spctrl">
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
??槭嶸?div class="spctrl">
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
??槭嶸導?div class="spctrl">
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
??槭腟VM
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
??槭錝VM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
??槭劾啵ㄒ唬?div class="spctrl">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
??槭呔劾啵ǘ?div class="spctrl">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
??槭司劾嗍導?div class="spctrl">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
??槭臙M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
??槎瓻M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
??槎恢魈餑P蚅DA
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
??槎﨤DA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
??槎磯品蚰P虷MM
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
??槎腍MM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
??槎蹇翁錳崳視牖ザ致?div class="spctrl">

課程主講

    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。

課程對象

大數據分析應用開發工程師、大數據分析項目的規劃咨詢管理人員、大數據分析項目的IT項目高管人員、大數據分析與挖掘處理算法應用工程師、大數據分析集群運維工程師、大數據分析項目的售前和售后技術支持服務人員。
備  注
課程費用:7800元/人
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課程主題:
Python大數據核心技術實戰
課程編號:273611 
*開課計劃:
  • 蘇州 2019-10-28
  • 珠海 2019-11-26
  • 北京 2019-12-26
*姓  名:
*性  別:  
*職務:
*部門:
*電話:
*手機:
傳真:
*E-Mail:
*參加人數:
其他人員:
   
   
   
   
   
   
   
*單位名稱:
通信地址:
備注:
(如多人報名、需代訂酒店等補充信息請填寫到備注欄)
*驗證碼:
  看不清?點一下驗證碼換一組
 
(* 為必填項)
   
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