南京大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)培訓(xùn)

章：
Scikit-Learn
機(jī)器學(xué)習(xí) 
1.1什么叫機(jī)器學(xué)習(xí)；1.2機(jī)器學(xué)習(xí)的種類(lèi)；1.3機(jī)器學(xué)習(xí)的步驟；1.4機(jī)器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)難題分類(lèi)；1.5機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)預(yù)處理；1.6一元線(xiàn)性回歸；1.7實(shí)體模型的過(guò)擬合與欠擬合；1.8嶺回歸；1.9多項(xiàng)式回歸；1.10決策樹(shù)算法原理、搭建全過(guò)程及API；1.11響應(yīng)式提高算法和隨機(jī)森林算法原理及API；1.12邏輯性分類(lèi)算法及API；1.13樸素貝葉斯算法原理及API；1.14評(píng)定分類(lèi)實(shí)際-交叉驗(yàn)證；1.15評(píng)定分類(lèi)實(shí)際-混淆矩陣；1.16評(píng)定分類(lèi)實(shí)際-分類(lèi)匯報(bào)；1.17超參數(shù)甄選-曲線(xiàn)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(jí)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(duì)話(huà)；2.9張量詳細(xì)介紹；2.10張量實(shí)際操作；2.11Tensorflow自變量；2.12數(shù)據(jù)可視化Tensorboard；2.13Tensorflow完成線(xiàn)性回歸；2.14Tensorflow序列；2.15Tensorflow進(jìn)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(jìn)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(shì)；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(shí)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(xiàng)目 
3.1根據(jù)客戶(hù)相似性的強(qiáng)烈模塊；3.2手寫(xiě)體數(shù)字識(shí)別；3.3汽車(chē)品質(zhì)評(píng)定；
第四章：
綜合性新項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)演練 
"4.1抓取豆瓣影評(píng)數(shù)據(jù)信息，運(yùn)用Python數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析專(zhuān)用工具剖析電影評(píng)分、客戶(hù)數(shù)據(jù)信息并數(shù)據(jù)可視化，根據(jù)強(qiáng)烈模塊開(kāi)展電影"；"4.2抓取樓價(jià)數(shù)據(jù)信息，開(kāi)展數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析及其大數(shù)據(jù)可視化，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)模型，開(kāi)展房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)"
課程目標(biāo) 
可把握的核心競(jìng)爭(zhēng)力：1）把握機(jī)器學(xué)習(xí)常見(jiàn)重歸、分類(lèi)及其聚類(lèi)算法算法原理及API應(yīng)用；2）把握機(jī)器學(xué)習(xí)算法超參數(shù)甄選方式，并訓(xùn)煉實(shí)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(jiàn)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(jìn)一步提升競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)；6)邁入大數(shù)據(jù)挖掘和人工智能技術(shù)大門(mén)口,把握必需的新手入門(mén)標(biāo)準(zhǔn)

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