?
課程目標(biāo):
?
通過學(xué)習(xí), 結(jié)合具體例子講解機(jī)器學(xué)習(xí)中Python的使用,Python 軟件包的使用,Python深度學(xué)習(xí)等方面的內(nèi)容,引導(dǎo)學(xué)員掌握Python在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用,并為后續(xù)獨立從事機(jī)器學(xué)習(xí)和推薦系統(tǒng)軟件開發(fā)打下基礎(chǔ)。
?
課程大綱:
?
| 
 主題 
 | 
 內(nèi)容 
 | 
| 
 Python 主流數(shù)據(jù)包 
? 
 | 
 1、numpy,scipy數(shù)據(jù)計算 
2、matplotlib 可視化 
3、Pandas 數(shù)據(jù)分析案例 
4、實驗 
 | 
| 
 Python 機(jī)器學(xué)習(xí)1 
 | 
 1、?貝葉斯概率 
2、?線性回歸 
3、?決策樹算法族 
4、?實驗 
 | 
| 
 Python 機(jī)器學(xué)習(xí)2 
 | 
 1、SVM案例 
2、隨機(jī)森林 
3、K-means聚類和層次聚類 
4、實驗 
 | 
| 
 Python機(jī)器學(xué)習(xí)3 
 | 
 1、?感知機(jī) 
2、?反向傳播算法 
3、?實驗MNIST單層網(wǎng)絡(luò) 
 | 
| 
 Python深度學(xué)習(xí) 
 | 
 1、?深度學(xué)習(xí)概論 
2、?隨機(jī)梯度下降算法 
3、?過擬合與欠擬合 
4、?卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 
 | 
| 
 機(jī)器學(xué)習(xí)與推薦系統(tǒng) 
 | 
 1、?協(xié)同過濾算法 
2、?機(jī)器學(xué)習(xí)推薦原理 
3、?實驗 
 | 
?
以上課程可以根據(jù)客戶實際情況進(jìn)行靈活調(diào)整。