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【教学目的】
软件工程师就业
【课程内容】
本课程特点是从数学层面推导经典的机器学习算法，以及每种算法的示例和代码实现（Python）、如何做算法的参数调试、以实际应用案例分析各种算法的选择等。
1.每个算法模块按照“原理讲解→分析数据→自己动手实现→特征与调参”的顺序。
2.“Python数据清洗和特征提取”，提升学习深度、降低学习坡度。
3.增加网络爬虫的原理和编写，从获取数据开始，重视将实践问题转换成实际模型的能力，分享工作中的实际案例或Kaggle案例：广告销量分析、环境数据异常检测和分析、数字图像手写体识别、Titanic乘客存活率预测、用户-电影推荐、真实新闻组数据主题分析、中文分词、股票数据特征分析等。
4.强化矩阵运算、概率论、数理统计的知识运用，掌握机器学习根本。
5.阐述机器学习原理，提供配套源码和数据。
6.以直观解释，增强感性理解。
7.对比不同的特征选择带来的预测效果差异。
8.重视项目实践，重视落地。思考不同算法之间的区别和联系，提高在实际工作中选择算法的能力。
9.涉及和讲解的部分Python库有：Numpy、Scipy、matplotlib、Pandas、scikit-learn、XGBoost、libSVM、LDA、Gensim、NLTK、HMMLearn。
【招生条件】
大专及以上
【课程安排】
上课时间：周一至周五，9:00-17:00
学时： 800
学制: 4.5个
【上课方式】
线下面授，小班制
【学员风采】
卢益
毕业院校：宁波大学本科 计算机科学与技术
就业单位：阿里巴巴Java开发工程师
【学校简介】
【教学环境】
【师资介绍】
李老师
北京交通大学 本科
公司职务： JAVA培训讲师；
开发经验： 5年以上；
培训经验： 8年(指专职讲师年限),加开发13年IT行业经验；
技术专长：
精通java基础、分布式系统、微服务及大数据应用开发。
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