 班级规模及环境--热线:4008699035 手机:15921673576( 微信同号) |
| 每个班级的人数限3到5人，互动授课， 保障效果，小班授课。 |
| 上间和地点 |
上部份地点：【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】：电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院【北京分部】：北京中山学院/福鑫大楼【南京分部】：金港大厦(和燕路)【武汉分部】：佳源大厦（高新二路）【成都分部】：领馆区1号（中和大道）【沈阳分部】：沈阳理工大学/六宅臻品【郑州分部】：郑州大学/锦华大厦【石家庄分部】：河北科技大学/瑞景大厦
最近开间(周末班/连续班/晚班）：2019年1月26日 |
| 实验设备 |
◆小班教学，教学效果好
☆注重质量☆边讲边练
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| 质量保障 |
1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
2、培训结束后,授课老师留给学员联系方式,保障培训效果,免费提供课后技术支持。
3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书，提升职业资质。专注高端技术培训15年，端海学员的能力得到大家的认同，受到用人单位的广泛赞誉，端海的证书受到广泛认可。 |
部份程大纲 |
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第一节：机器学习基本理论
机器学习概述
机器学习算法分类及知识框架
机器学习相关概念
机器学习一般步骤
案例：用R实现机器学习模型预测
第二节：R语法基础
R语言基础语法
数据处理常用R包介绍（tidyr，dplyr，stringr,reshape2,ggplot2）
数据的存取与编辑
非结构化数据的读取
案例：用R实现MySQL数据库数据读取
第三节：数据清洗方法
缺失数据处理
异常值的辨识处理
不平衡数据的处理
特征提取与特征工程
案例：针对美国人群收入等数据进行数据清洗
第四节：线性回归与Logistic回归
线性回归与最小二乘法
Lasso回归及岭回归
Logistic回归模型
多分类Logistic回归模型
案例：运用Logistic回归模型预测学生录取情况
第五节：K最近邻（KNN）算法
k近邻算法原理
k近邻算法R实现
案例：运用KNN实现前列腺癌症检测
第六节：聚类算法
聚类算法原理
聚类算法R实现
案例：运用聚类分析进行离群点识别
第七节：基于决策树类型算法介绍
决策树算法
随机森林算法
第八节：提升算法
Adaboost算法
GBDT算法
XGBoost
案例：针对美国人群收入预测模型比较
第九节：SVM支持向量机算法介绍
SVM基本原理
SVM算法的R实现
第十节：人工神经网络
人工神经网络（RNN）
深度学习
案例：运用神经网络实现手写数字识别
第十一节：地图可视化：上海交通地图数据可视化实战
数据可视化基本图形选择汇总
绘制数据地图常用方法
交互式可视化实战
第十二节：机器学习mlr包：债务预测实战
mlr包介绍
实际问题分析及数据处理
多种分类算法模型的比较
模型评价方法汇总
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