西安Python人工智能培训班

数值计算包学习

1、数值计算包工具介绍

2、Numpy多维数组

3、数组的属性与操作

4、基本的数组运算

5、Scipy工作原理介绍

6、SciPy交互工作数据处理包Pandas

1、本地环境安装

2、加载工具库

3、Pandas创建对象

4、操作行和块

5、窥视数据

6、缺失值处理、合并于分组

数据加载与存储

1、Pandas导入导出数据

2、与SQL/Excel 对比

3、数据体量与工具选择

4、范式中的切片与分组

5、Pandas索引与排序

6、文本转化为虚拟变量

7、Pandas数据回归

8、读取文本文件数据加载与存储

1、Pandas导入导出数据

2、与SQL/Excel 对比

3、数据体量与工具选择

4、范式中的切片与分组

5、Pandas索引与排序

6、文本转化为虚拟变量

7、Pandas数据回归

8、读取文本文件

聚类算法

1、有监督与无监督问题

2、k-means聚类算法原理

3、层次聚类算法

4、SOM聚类算法

5、FCM聚类算法

6、python实现k-means算法

7、聚类算法应用场景与特征工程

回归算法

1、线性回归算法原理推导

2、多元线性回归问题推导

3、非线性回归问题求解

4、实现简易回归算法

5、逻辑回归算法原题

6、实战梯度下降算法

贝叶斯分类与近邻分类

1、贝叶斯算法原理推导

2、基于贝叶斯理论的垃圾邮件拦截

3、基于贝叶斯理论的舆情系统设计

4、近邻(KNN)算法原理详解

5、近邻算法在手写体数字识别中的应用

支持向量机

1、SVM要解决的问题

2、线性SVM原理推导

3、SVM对偶问题与核变换

4、soft支持向量机问题

5、多类别分类问题解决方案

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