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CDA数据分析师就业班2019-1020-机器学习视频

满意程度:     课程系列:Level II
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CDA数据分析就业班针对时间充裕、零基础的专科、本科在校生,以及待业、期待从事数据分析的工作人员提供3个月全脱产集训,毕业推荐相关工作单位。 CDA数据分析就业班每期至少十位以上相关领域专家授课,以CDA数据分析师标准大纲要求,从数据库管理—统计理论方法—数据分析主要软件应用(如:Excel、SQL、SPSS、Python等)—数据挖掘算法模型,一整套数据分析流程技术进行系统讲解。还将从金融、医药、保险、电商、零售等行业需求出发,使用实际案例手把手将数据分析技术传授给学员,使CDA就业班课程更符合就业要求,达到企业用人标准,快速在大数据时代找准工作定位。学员毕业要求能够完成商业数据分析项目。

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Python机器学习

12-9-1机器学习介绍

12-9-2实现KNN算法

12-9-3学习曲线

12-9-4交叉检验

12-9-5通过python实现

12-10-1模型的追求

12-10-2基本语法

12-10-3算法验证

12-10-4聚类算法的模型

12-10-5参数init

12-11-1决策树模型

12-11-2划分数据集

12-11-3算法实现过程

12-11-4建立模型

12-11-5ROC曲线

12-12-1数据来源介绍

12-12-2数据异常字段标签

12-12-3处理异常表头

12-12-4保险案例

12-12-5数据预处理

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12-16-3概率分布问题

12-16-4载入数据集

12-16-5交叉验证的分数结果

12-17-1朴素贝叶斯

12-17-2损失函数

12-17-3线性回归模型的使用

12-17-4将数据集标准化之后再进行建模

12-17-5复杂数据的拟合

12-18-1多项式回归原理

12-18-2机器学习与应

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Python机器学习

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