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日程

培訓(xùn)模塊

培訓(xùn)內(nèi)容

第一天

上午

機(jī)器學(xué)習(xí)簡介

  回歸算法理論與實(shí)戰(zhàn)：

  1.一元線性回歸

  2.代價(jià)函數(shù)

  3.梯度下降法

  4.使用梯度下降法實(shí)現(xiàn)一元線性回歸

  5.標(biāo)準(zhǔn)方程法

  6.使用sklearn實(shí)現(xiàn)一元線性回歸

  7.多元線性回歸

  8.使用sklearn實(shí)現(xiàn)多元線性回歸

  9.特征縮放，交叉驗(yàn)證法

  10.過擬合正則化

  11.嶺回歸

  12.sklearn實(shí)現(xiàn)嶺回歸

  13.LASSO回歸

  14.sklearn實(shí)現(xiàn)LASSO回歸

第一天

下午

決策樹算法理論與實(shí)戰(zhàn)

  15.決策樹-信息熵,ID3,C4.5算法介紹

  16.sklearn實(shí)現(xiàn)決策樹

  17.決策樹-CART算法

  18.決策樹應(yīng)用

集成學(xué)習(xí)算法理論與實(shí)戰(zhàn)

  19.Bagging介紹與使用

  20.隨機(jī)森林介紹與使用

  21.Adaboost介紹與使用

  22.Stacking和Voting介紹與使用

泰坦尼克號(hào)獲救人員預(yù)測項(xiàng)目

第二天

上午

KNN算法和決策樹算法理論與實(shí)戰(zhàn)

1.KNN算法介紹

2.python實(shí)現(xiàn)knn算法

  3.sklearn實(shí)現(xiàn)knn算法完成iris數(shù)據(jù)集分類

聚類算法理論與實(shí)戰(zhàn)

  4.k-means算法原理

  5.k-means算法實(shí)現(xiàn)

  6.DBSCAN算法原理

  7.DBSCAN算法實(shí)現(xiàn)

第二天

下午

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

  8.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理

  9.單層感知器程序

  10.線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  11.激活函數(shù)，損失函數(shù)和梯度下降法

  12.線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異或問題

  13.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹

  14.BP算法推導(dǎo)

  15.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決異或問題

  16.BP算法完成手寫數(shù)字識(shí)別

  16.sklearn-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決手寫數(shù)字識(shí)別

  17.GOOGLE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)

特征工程貸款拖欠預(yù)測項(xiàng)目

用戶流失預(yù)測項(xiàng)目

第三天

上午

Tensorflow2.0（一）

  1.深度學(xué)習(xí)框架介紹

  2.Tensorflow安裝

  3.Tensorlfow基礎(chǔ)知識(shí)：圖，變量，fetch，feed

  4.Tensorflow線性回歸

  5.Tensorflow非線性回歸

  6.Mnist數(shù)據(jù)集合Softmax講解

  7.使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建手寫數(shù)字識(shí)別

  8.交叉熵(cross-entropy)講解和使用 

第三天

下午

Tensorflow2.0（二）

  9.過擬合,正則化,Dropout

  10.各種優(yōu)化器Optimizer

  11.改進(jìn)手寫數(shù)字識(shí)別網(wǎng)絡(luò)

  12.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN的介紹

  13.使用CNN解決手寫數(shù)字識(shí)別

  14.長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM介紹

  15.LSTM的使用

  16.模型保存與載入

第四天

上午

圖像識(shí)別項(xiàng)目

1.介紹Google圖像識(shí)別模型Inception-v3

  2.使用Inception-v3做圖像識(shí)別

圖像識(shí)別項(xiàng)目

  3.訓(xùn)練自己的圖像識(shí)別模型

驗(yàn)證碼識(shí)別項(xiàng)目

  4.多任務(wù)學(xué)習(xí)介紹

  5.生存驗(yàn)證碼圖片

  6.構(gòu)建驗(yàn)證碼識(shí)別模型

第四天

下午

Kease *實(shí)踐

• 安裝和配置Keras,API
• 回調(diào)函數(shù)與自定義訓(xùn)練過程
• 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DCNN實(shí)現(xiàn)
• 采用深度學(xué)習(xí)算法識(shí)別CIFRA-10圖片
• 調(diào)節(jié)參數(shù)來改善性能

業(yè)內(nèi)經(jīng)驗(yàn)交流