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天津学大数据分析培训班补习

来源:天津达内IT教育 发布时间:2024/5/15 15:24:47

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     人工智能

  主讲内容:概述与环境、学习库、K近邻算法、线性&逻辑回归、决策树、集成学习、聚类算法、朴素贝叶斯、SVM/EM/HMM算法、集成学习进阶。

  技术要点

  机器学习工作流程,机器学习算法分类、算法模型评估、Azure机器学习平台实验;Matplotlib的使用;Numpy的使用;Pandas的使用;Seaborn的使用KNN算法;线性回归与逻辑回归;决策树算法;集成学习;随机森林;XGBoost;GBDT;聚类算法;朴素贝叶斯;支持向量机;EM算法;马尔科夫链;HMM算法;前向后向算法;Viterbi算法;Baum-Welch算法;XGBoost;LightGBM Sklearn与特征工程;算法调优;模型评估;模型的保存和加载。

  数据挖掘

  讲内容:机器学习基础、SparkML&SparkMllib、特征工程实战、分类算法实战、聚类算法实战、回归算法实战、推荐算法实战、高阶主题

  技术要点:

  机器学习基础;

  SparkML&SparkMllib基础;

  SparkMl特征工程实;

  SparkMl分类算法实战;

  SparkMl聚类算法实战;

  SparkMl回归算法实战;

  SparkMl推荐算法实战;

  第SparkMl高阶主题。

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