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Python机器学习原理与实践

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本课程将解释机器学习任务和模型评估的基本概念,介绍流行算法,包括决策树,贝叶斯分类器,KNN,SVM和深度神经网络,并通过一些实践样例提供自然语言处理的有效技巧。最后,您还可以了解关于深度学习理论和应用的内容。

上课信息

上课时间: 2017年9月22-24日 (三天)
上午9:00-12:00,下午1:30-4:30,答疑4:30-5:00

上课地点: 北京市海淀区厂洼街3号丹龙大厦B座

Python机器学习原理与实践

(1)介绍

1.1什么是机器学习?

1.2基础概念

1.3线性模型 and Regularization

1.4模型的评估:

-应用学习算法的实用建议.

1.5降维方法: 主要成分分析

练习: 模型评估指数

(2)机器学习模型

2.1贝叶斯分类器:极大似然估计、朴素贝叶斯分类器、EM算法

2.2决策树

2.3 K-NN

2.4 SVM

2.5神经网络

练习: Scikit-learn库中的不同模型

(3)自然语言处理基础

3.1语言模型:bigram、unigram、word2vec

3.2话题模型:LDA

3.3文本分类:

-预处理

-特征抽取

-分类器训练

-评价

练习:NLTK库和Scikit-learn库

(4)深度学习

4.1卷积神经网络

4.2循环神经网络

练习:用tensorflow库进行深度学习


报名时间 2017-08-02 16:20 至 2017-09-21 16:20
培训时间 2017年9月22-24日 (三天)
培训地点 北京市海淀区厂洼街3号丹龙大厦B座
培训费用 3300元 / 2800元 (仅限全日制在读本科生及硕士研究生优惠价)
授课安排 上午9:00-12:00,下午1:30-4:30,答疑4:30-5:00


讲师介绍:

秦曾昌,北京航空航天大学自动化学院副教授 ,英国布里斯托大学 (University of Bristol) 计算机系硕士, 布里斯托大学工程数学系的人工智能博士。
2006年2月到2008年2月在美国加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)电子与计算机系(EECS)任英国电信特聘博士后研究员(BT Fellow)。在模糊逻辑的创始人Lotfi Zadeh的研究组 (BISC) 从事文本挖掘和智能搜索的研究。并在其间任英国电信研究院智能系统试验室访问研究员(Intelligent Systems Lab, British Telecommunications Research Ipswich)。2008 年3月到英国牛津的Optimor Lab任研究员,并兼任牛津大学(University of Oxford)统计系访问研究人员。
2016年起担任果壳网科学顾问。


程时间安排:

(1)四课时 (含讲座和编程)

(2)80%时间用于讲座, 20%时间用于案例研究学习


目标学员:

(1)开发者

(2)架构师

(3)Testers

(4)研究工程师


学员基础:

(1)概率和统计

(2)线性代数

(3)C++/Python


课程概述:

本课程将解释机器学习任务和模型评估的基本概念,介绍流行算法,包括决策树,贝叶斯分类器,KNN,SVM和深度神经网络,并通过一些实践样例提供自然语言处理的有效技巧。

最后,您还可以了解关于深度学习理论和应用的内容。


课程目标:

(1)解释机器学习理论的概念

(2)介绍常见的机器学习模型

(3)自然语言处理中的有效技巧

(4)深度学习的理论与应用


培训大纲:

(1)介绍

1.1 什么是机器学习?

1.2 基础概念

1.3 线性模型 andRegularization

1.4 模型的评估:

-应用学习算法的实用建议.

1.5 降维方法: 主要成分分析

练习:模型评估指数


(2)机器学习模型

2.1 贝叶斯分类器:极大似然估计、朴素贝叶斯分类器、EM算法

2.2 决策树

2.3 K-NN

2.4 SVM

2.5 神经网络

练习:Scikit-learn中的不同模型


(3)自然语言处理基础

3.1 语言模型:bigram、unigram、word2vec

3.2 话题模型:LDA

3.3 文本分类:

-预处理

-特征抽取

-分类器训练

-评价

练习:NLTK库和Scikit-learn库


(4)深度学习

4.1 卷积神经网络

4.2 循环神经网络

练习:用tensorflow库进行深度学习



优惠:

现场班老学员9折优惠;
同一单位三人以上同时报名9折优惠;

以上优惠不叠加。



联系方式:

魏老师

QQ:28819897142881989714

Tel:010-68478566

Mail:vip@pinggu.org

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