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机器学习入门(1):相似性算法课程培训

 
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       坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。
   上课时间和地点
开课地址:【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) 【武汉分部】:佳源大厦【成都分部】:领馆区1号【沈阳分部】:沈阳理工大学【郑州分部】:锦华大厦【石家庄分部】:瑞景大厦【北京分部】:北京中山学院 【南京分部】:金港大厦
最新开班 (连续班 、周末班、晚班):2024年11月18日
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        ☆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、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

课程大纲
 

帮助大家快速使用sklearn等工具了解传统机器学习算法
适用人群
适合有python语法基础的同学想快速了解机器学习算法
课程简介
1、本课程主要环境基于python3.6和sklearn。请大家准备好这两个环境的安装。
2、本课程从属于正在录制的《机器学习入门系列》,本篇是第一篇:相似性算法篇。本课程中会涉及到一些数学算法和使用工具。先教大家怎么使用和简单触碰原理。很快后续会有针对这些特定数学基础和工具的精讲课程开设。
3、如果对python和相关数据分析工具需要快速入门,可以看我们的上一个python基础快速引导课程
1用户相似性、向量、四维空间和鬼、余弦相似性入门
2用户口味计算、修正的余弦相似性、利用sklearn实现
3用户消费能力计算、欧氏距离的使用场景、利用sklearn实现
4跨商品类别用户消费能力计算、标准化的欧氏距离的使用场景
5KNN(K最邻近)入门、帅哥和美女分类
6用KNN找邻居、sklearn调用实现、
7SKLearn+KNN+修正的余弦相似性:获取口味最相似的
这节课进入我们的关键部分,如何通过前面的知识点获取口味和你相似的用户们

 
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