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测试技术方法培训
 
   班级人数--热线:4008699035 手机:15921673576( 微信同号)
      增加互动环节, 保障培训效果,坚持小班授课,每个班级的人数限3到5人,超过限定人数,安排到下一期进行学习。
   授课地点及时间
上课地点:【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)/深圳大学成教院 【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
开班时间(连续班/晚班/周末班):2024年12月30日
   课时
     ◆资深工程师授课
        
        ☆注重质量 ☆边讲边练

        ☆若学员成绩达到合格及以上水平,将获得免费推荐工作的机会
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   质量以及保障

      ☆ 1、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、在课程结束之后,授课老师会留给学员手机和E-mail,免费提供半年的课程技术支持,以便保证培训后的继续消化;
      ☆3、合格的学员可享受免费推荐就业机会。
      ☆4、合格学员免费颁发相关工程师等资格证书,提升您的职业资质。

课程大纲
 

第1章 day01 72 Ridge原理
01 自我介绍 73 Ridge使用
02 数据分析自己环境搭建 74 王新鑫分享git
03 数据分析Anaconda集成环境安装 75 Lasso套索回归原理
04 数据分析介绍竞赛平台 76 线性回归岭回归套索回归异同
05 jupyter基本使用 77 回归自动补全下半张人脸
06 numpy创建对象ndarray 78 逻辑斯蒂回归原理
07 numpy随机创建函数切片操作级联&reshape 79 逻辑斯蒂使用
第2章 day02 第10章 day10
08 numpy基础操作操作 80 施慧玲分享
09 numpy矩阵运算文件读写统计学 81 逻辑斯蒂回归原理
10 numpy排序 82 信息熵
11 课前分享翁继星 83 决策树原理
12 opencv入门 84 决策树的使用
13 opencv人脸识别 85 随机森林和极度随机森林
14 opencv操作视频以及摄像头保存视频 86 adaboost提升算法
第3章 day03 87 gbdt提升算法
15 蔡胜分享数据库 88 gbdt提升算法回归模型
16 homework 89 xgboost使用
17 音视频操作numpy深度 90 LGBM提升算法
18 Series创建和索引切片以及运算 第11章 day11
19 DataFrame创建常用方法与运算 91 龚诗清分享
20 pandas空值的处理 92 GBDT梯度提升树原理
第4章 day04 93 贝叶斯原理介绍
21 pandas多层索引 94 朴素贝叶斯原理
22 pandas分组聚合!!! 95 朴素贝叶斯三种概率分布模型使用
23 pandas级联操作 96 文本处理介绍nlp
24 pandas级联merge操作 97 词频统计
25 pandas处理美国人口数据案例 98 词频与tf idf提取文本数据的特征量化
26 金融函数 99 新闻分类
27 pandas数据加载常规 100 nltk介绍
28 pandas读写mysql 101 gensim中word2vec
29 pandas去重映射map 102 支持向量机原理
30 pandas异常值处理和随机抽样 103 支持向量机非线性问题
第5章 day05 第12章 day12
31 张飒分享 104 施慧玲git分享
32 pandas时间序列处理苹果股票 105 SVM线性划分
33 美国大选政治献金1 106 SVM非线性划分
34 美国大选政治献金2 107 SVM回归问题
35 美国大选政治献金3 108 SVC人脸识别(一)
36 美国大选政治献金4 109 SVC人脸识别(二)
37 美国大选政治献金5 110 SVC人脸识别(三)
38 美国大选政治献金6 111 SVC人脸识别(四)
39 美国大选政治献金7 112 PCA原理
40 美国大选政治献金8 113 Kmeans原理
第6章 day06 114 Kmeans使用
41 胡宗泉分享数据库 115 Kmeans评价指标
42 scipy中傅里叶变化处理噪声图片 116 GridSearchCV
43 scipy积分操作 第13章 day13
44 scipyio操作以及misic操作图片 117 许京城
45 scipy中ndimage操作图片 118 特征工程
46 scipy矩阵和稀松矩阵 119 模型评价指标
47 pandas中绘图函数 120 ROC AUC曲线的绘制
48 拉格朗日填充空数据 121 ROC AUC使用鸢尾花数据进行绘制
49 彩色图片降维成黑白图片 122 ROC AUC平均ROC曲线
50 matplotlib基础知识 123 KS洛伦兹曲线
第7章 day07 124 金融反欺诈(一)
51 张启明分享 125 金融反欺诈(二)
52 pyecharts使用 126 金融反欺诈(三)数据删除
53 matplotlib风格和样式 127 金融反欺诈(四)修改阈值调控
54 刻度显示以及对属性的设置方式 第14章 day14
55 直方图条形图和极坐标图 128 刘鑫
56 三维图形和图形内注释以及饼图散点图 129 tensorflow playground
57 机器学习原理 130 tensorflow入门使用
58 KNN原理和入门案例 131 tensorflow基础操作
59 kNN手写数字(一) 132 tensorflow线性回归
60 KNN手写数字优化(二) 133 交叉熵
第8章 day08 134 tensorflow实现类逻辑斯蒂分类
61 陈相钻分享微信自动回复和聊天机器人 135 卷积认识
62 KNN预测年收入情况 136 卷积运算
63 KNN保存模型 137 卷积处理噪声图片
64 线性回归概述 138 卷积操作彩色图片
65 线性回归的原理 第15章 day15
66 线性回归预测波士顿的房价 139 卷积神经网络的构造
67 梯度下降 140 VGG19卷积神经网络
68 梯度下降求解斜率和截距 141 tensorflow实现卷积神经网络识别mnist
69 线性回归模型评价指标 142 tensorboard
第9章 day09 143 cnn captcha(一)
70 张涛分享git 144 cnn captcha(二)
71 KNN癌症检测 145 cnn captcha(三)

 
 
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