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日程

培訓模塊

培訓內容

第一天

上午

機器學習簡介

  回歸算法理論(lun)與實戰：

  1.一元(yuan)線性回歸(gui)

  2.代價函數

  3.梯度(du)下降(jiang)法

  4.使用梯度下降法實現一元線性回歸

  5.標準方程法

  6.使用sklearn實現一(yi)元(yuan)線性回歸

  7.多元線性回歸

  8.使用sklearn實現多元線性回歸

  9.特(te)征縮放，交(jiao)叉驗證法(fa)

  10.過擬合正則化

  11.嶺回歸

  12.sklearn實(shi)現(xian)嶺回歸

  13.LASSO回(hui)歸

  14.sklearn實現LASSO回歸

第一天

下午

決策樹算法理論與實戰

  15.決策樹-信息(xi)熵(shang),ID3,C4.5算(suan)法介紹

  16.sklearn實現(xian)決策樹

  17.決策(ce)樹-CART算法

  18.決策樹應(ying)用

集成學習算法理論與實戰

  19.Bagging介紹與使用

  20.隨機森林(lin)介紹(shao)與使用

  21.Adaboost介紹與(yu)使(shi)用

  22.Stacking和Voting介紹與(yu)使用(yong)

泰坦尼克號獲救人員預測項目

第二天

上午

KNN算法和決策樹算法理論與實戰

1.KNN算法介紹

2.python實現knn算法

  3.sklearn實現knn算法完成iris數據集分類(lei)

聚類算法理論與實戰

  4.k-means算法原(yuan)理(li)

  5.k-means算法實現(xian)

  6.DBSCAN算法(fa)原理

  7.DBSCAN算法實(shi)現(xian)

第二天

下午

神經網絡算法

  8.神經網絡基本原理

  9.單層感知器程序

  10.線(xian)性(xing)神(shen)經網絡

  11.激活(huo)函(han)數(shu)，損失函(han)數(shu)和(he)梯度下(xia)降法(fa)

  12.線性神(shen)經網絡(luo)異(yi)或(huo)問(wen)題

  13.BP神(shen)經(jing)網絡介紹(shao)

  14.BP算(suan)法推導

  15.BP神(shen)經網絡解(jie)決異(yi)或問題

  16.BP算法(fa)完成手寫(xie)數字識別(bie)

  16.sklearn-BP神經網(wang)絡(luo)解決手寫(xie)數字識別

  17.GOOGLE神經(jing)網(wang)絡平臺

特征工程貸款拖欠預測項目

用戶流失預測項目

第三天

上午

Tensorflow2.0（一）

  1.深(shen)度學習框架介紹

  2.Tensorflow安裝

  3.Tensorlfow基礎知識：圖，變(bian)量(liang)，fetch，feed

  4.Tensorflow線(xian)性回歸

  5.Tensorflow非線性回歸(gui)

  6.Mnist數據集合Softmax講(jiang)解

  7.使用BP神(shen)經網絡搭建手寫數字識別

  8.交叉(cha)熵(cross-entropy)講解和使用 

第三天

下午

Tensorflow2.0（二）

  9.過擬合,正則化,Dropout

  10.各種(zhong)優化器(qi)Optimizer

  11.改(gai)進手寫數字識別網絡

  12.卷積神經(jing)網絡CNN的(de)介紹

  13.使用CNN解決手寫(xie)數字(zi)識別(bie)

  14.長(chang)短時(shi)記憶(yi)網絡LSTM介紹

  15.LSTM的使用(yong)

  16.模(mo)型(xing)保存與(yu)載入(ru)

第四天

上午

圖像識別項目

1.介(jie)紹Google圖像識別模型Inception-v3

  2.使用(yong)Inception-v3做圖像識別

圖像識別項目

  3.訓練自己(ji)的圖像識別模(mo)型

驗證碼識別項目

  4.多任務學(xue)習介(jie)紹

  5.生(sheng)存(cun)驗證(zheng)碼圖(tu)片

  6.構(gou)建驗證碼識別模型(xing)

第四天

下午

Kease *實踐

• 安裝和配置Keras,API
• 回調函數與自定義訓練過程
• 深度神經網絡DCNN實現
• 采用深度學習算法識別CIFRA-10圖片
• 調節參數來改善性能

業內經驗交流