 班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
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每期人數限3到5人。 |
| 上課時間和地點 |
開課地址：【上?！客瑵髮W(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站) 【武漢分部】：佳源大廈【成都分部】：領館區1號【沈陽分部】：沈陽理工大學【鄭州分部】：錦華大廈【石家莊分部】：瑞景大廈【北京分部】：北京中山學院 【南京分部】：金港大廈
最新開班 (連續班 、周末班、晚班）：2020年3月16日 |
| 實驗設備 |
☆資深工程師授課
☆注重質量
☆邊講邊練
☆合格學員免費推薦工作
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| 質量保障 |
1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。 |
課程大綱 |
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幫助大家快速使用sklearn等工具了解傳統機器學習算法
適用人群
適合有python語法基礎的同學想快速了解機器學習算法
課程簡介
1、本課程主要環境基于python3.6和sklearn。請大家準備好這兩個環境的安裝。
2、本課程從屬于正在錄制的《機器學習入門系列》，本篇是第一篇：相似性算法篇。本課程中會涉及到一些數學算法和使用工具。先教大家怎么使用和簡單觸碰原理。很快后續會有針對這些特定數學基礎和工具的精講課程開設。
3、如果對python和相關數據分析工具需要快速入門，可以看我們的上一個python基礎快速引導課程
1用戶相似性、向量、四維空間和鬼、余弦相似性入門
2用戶口味計算、修正的余弦相似性、利用sklearn實現
3用戶消費能力計算、歐氏距離的使用場景、利用sklearn實現
4跨商品類別用戶消費能力計算、標準化的歐氏距離的使用場景
5KNN(K最鄰近)入門、帥哥和美女分類
6用KNN找鄰居、sklearn調用實現、
7SKLearn+KNN+修正的余弦相似性:獲取口味最相似的
這節課進入我們的關鍵部分，如何通過前面的知識點獲取口味和你相似的用戶們
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