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Python数据挖掘、机器学习算法案例(现场)

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通过开发若干个实际项目和案例(这些项目和案例几乎覆盖了企业中全部的数据挖掘和机器学习模型),让学员熟悉Python的基本结构与语法与数据类型,模块;熟悉函数,类设计,包的使用;了解异常处理与多线程;能开发出一些实际的应用项目;能胜任Python的数据挖掘和机器学习工作。

上课信息

上课时间: 2017年5月27-30日 (四天)
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座三层

Python数据挖掘、机器学习算法案例(现场)

第1天:数据整理(含numpy和pandas)

使用numpy及其数组整理数据(切片、产生随机数、复制、广播、排序等)

pandas数据结构:Series

pandas数据结构:Dataframe

数据索引和选择的各种方法

数据的分组、分割、合并、变形

缺失值数据和时间序列数据的处理

数据去重、去离群值和脏值

用Python进行统计分析

第2/3/4天:Python案例分析大全(但不局限于)

1.文本挖掘原理和案例:数据可视化的各种方式

2.预测分析核心算法:Python图片结构和分析(图片的k-means聚类分析)

3.机器学习经典算法:图片的识别和分类:PCA建模

4.Python概率统计:二维手写数字识别(KNN方法)

5.数据可视化:推荐系统的构建(最近邻方法、协同过滤)

6.Python经典金融分析:垃圾短信或邮件的识别与分类(Logistic对文本的分类)

7.Python量化投资:新闻的文本分类(TF-IDF准则、旅游新闻个性化推荐)

8.算法和模型的优化:人脸识别

9.模型精度评估和提升:朴素贝叶斯决策

10.特征选取的方法:酒的品质分类预测

11.最佳k-means分类数:机器学习的格点搜索和参数寻优

12.交叉验证(CV):惩罚线性回归分类器

13.不平衡数据处理:使用支持向量机识别和分类

14.XGBoost:时间序列预测案例

15.贝叶斯分析;机器集成学习算法案例

16.逼近和最优化:Python随机模拟案例

17.概率图模型:Python金融分析案例

18.马尔科夫&蒙特卡罗:使用Python进行量化投资案例


报名时间 2017-01-23 00:00 至 2017-05-27 00:00
培训时间 2017年5月27-30日 (四天)
培训地点 北京市海淀区厂洼街3号丹龙大厦B座三层
培训费用 4200元 / 3600元 (仅限全日制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


课程大纲:

第1天:数据整理(含numpy和pandas)

使用numpy及其数组整理数据(切片、产生随机数、复制、广播、排序等)
pandas数据结构:Series
pandas数据结构:Dataframe
数据索引和选择的各种方法
数据的分组、分割、合并、变形
缺失值数据和时间序列数据的处理
数据去重、去离群值和脏值
用Python进行统计分析


第2/3/4天:Python案例分析大全(但不局限于)

主要主题主要案例
1.文本挖掘原理和案例数据可视化的各种方式
2.预测分析核心算法Python图片结构和分析(图片的k-means聚类分析)
3.机器学习经典算法图片的识别和分类:PCA建模
4.Python概率统计二维手写数字识别(KNN方法)
5.数据可视化推荐系统的构建(最近邻方法、协同过滤)
6.Python经典金融分析垃圾短信或邮件的识别与分类(Logistic对文本的分类)
7.Python量化投资新闻的文本分类(TF-IDF准则、旅游新闻个性化推荐)
8.算法和模型的优化人脸识别
9.模型精度评估和提升朴素贝叶斯决策
10.特征选取的方法酒的品质分类预测
11.最佳k-means分类数机器学习的格点搜索和参数寻优
12.交叉验证(CV)惩罚线性回归分类器
13.不平衡数据处理使用支持向量机识别和分类
14.XGBoost时间序列预测案例
15.贝叶斯分析机器集成学习算法案例
16.逼近和最优化Python随机模拟案例
17.概率图模型Python金融分析案例
18.马尔科夫&蒙特卡罗使用Python进行量化投资案例



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


Python数据挖掘、机器学习算法案例(远程):http://www.peixun.net/view/916.html

Python系列课程:http://bbs.pinggu.org/thread-5281433-1-1.html

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