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什么是数据挖掘与机器学习算法实战班?

   它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。
   机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
   目前市场上懂机器学习算法的人凤毛麟角,导致这个行业的平均薪资极高,为此小牛学堂集合了行业的诸多大牛开设机器学习算法班,为想学习的同学提供机会!

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数据挖掘与机器学习算法实战班?

机器学习入门

   机器学习作为人工智能的一部分,已经应用于很多领域,远超过人们的想象,垃圾邮件的过滤,在线广告的推荐系统,还有目前发展飞快的物体识别、人脸识别和语 音识别的发展,都是机器学习的应用的成果。机器学习在改善商业决策、提高生产率、检测疾病、预测天气等方面都有非常大的应用前景。

   本课程系统的介绍了机 器学习的目的和方法。并且针对每一种常用的方法进行了详细的解析,用实例来说明具体的实现,学生可以跟着一步步完成。在面对现实的问题的时候,可以找到非常可靠的参照。

   本课程在最开始讲解了Python语言的基础知识,以保证后面的课程中可以顺利进行。更多的Python语言的知识,需要学员自己去找更多的资料进行 学习。

   本课程主要讲述了两大类机器学习的方法:有监督学习和无监督学习,其中有监督学习里面,又分为分类和预测数值型数据。这些算法都是基础的算法。这样可以降低学习的难度,容易理解机器学习思路和实现的过程。

本部分的主要内容有:

  • 机器学习的任务和方法
  • Python语言基础
  • 分类算法介绍
  • k-临近算法
  • 决策树
  • 基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯
  • Logistic回归
  • 支持向量机
  • 第利用AdaBoost元算法提高分类性能
  • 利用回归预测数值型数据
  • 树回归
  • 无监督学习
  • 利用K-均值聚类算法对未标注数据分组
  • 使用Apriori算法进行关联分析
  • 使用FP-growth算法来高效发现频分项集
  • 利用PCA来简化数据
  • 利用SVD简化数据
  • 大数据与MapReduce
  • 实战总结

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实战机器学习高阶篇

大数据时代,数据是企业值钱的财富,但海量的数据并非都是有价值的,如何挖掘出有用的数据变成商业价值,就需要机器学习算法。

大数据和机器学习势必颠覆传统行业的运营方式,必将驱动公司业务的发展。目前,越来越多的机器学习/数据挖掘算法被应用在电商、搜索、金融、游戏,医疗等领域中的分析、挖掘、推荐上。

本课程作为深度学习系列课程的第一阶段,介绍机器学习的基本概念,原理,以及常用算法(如决策树,支持向量机,Adaboost、EM算法等)。

以Python语言为工具对每种算法进行结合实例讲解。学生学完本课程后将会理解机器学习的常用算法原理,并会使用Python来对实际问题进行数据预处理,分类和回归分析。为开发机器学习相关应用打下必要基础,同时也为学习深度学习进阶课程打下必要基础。

主要内容涵盖:

  • k最近邻算法;(4个模块)
  • 朴素贝叶斯分类算法;(4个模块)
  • 聚类算法;(7个模块)
  • 线性回归和梯度下降算法;(5个模块)
  • 逻辑回归和极大似然估计;(4个模块)
  • 支持向量机;(4个模块)
  • EM算法和GMM:(3个模块)
  • 随机森林和Adaboost:(4个模块)
  • 机器学习思想精华和实战经验分享:(7个模块)

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贝叶斯方法与机器学习及实践

本课程先基于PyMC 语言以及一系列常用的Python 数据分析框架,如NumPy、 SciPy 和Matplotlib,通过概率编程的方式,讲解了贝叶斯推断的原理和实现方法。 该方法常常可以在 避免引入大量数学分析的前提下,有效地解决问题。课程中使用的 案例往往是工作中遇到的实际问题,有趣并且实用。

通过对本课程的学习,学员可以 对贝叶斯思维、概率编程有较为深入的了解,为接下来的机器学习打下基础;接下来以Python编程语言为基础,在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下,讲师逐步带领学员熟悉并且掌握当下最流行的机器学习、数据挖掘与自然语言处理工具, 如Scikit、Google Tensorflow 等;同时会着重讲解两类机器学习的核心的“算法族”, 即惩罚线性回 归和集成方法,并通过代码实例来展示所讨论的算法的使用原则等。

主要内容如下:

  • 使用计算机执行贝叶斯推断
  • 了解PyMC
  • MCMC 的黑盒子
  • 大数定律
  • 损失函数
  • 主观与客观先验
  • 贝叶斯AB 测试
  • 关于预测的两类核心算法
  • “岩石vs 水雷”数据集的特性
  • 基于因素变量的实数值预测
  • 预测模型的构建:平衡性能、复杂性以及大数据
  • 惩罚线性回归模型
  • 使用惩罚线性方法来构建预测模型
  • 集成方法
  • 用Python 构建集成模型

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深度学习与TensorFlow 实战

本课程希望用简单易懂的语言带领大家探索TensorFlow(基于1.0 版本API)。

课程中讲师主讲TensorFlow 的基础原理,TF 和其他框架的异同。并用具体的代码完整地实现了各种类型的深度神经网络:AutoEncoder、MLP、CNN(AlexNet, VGGNet,Inception Net,ResNet)、Word2Vec、RNN(LSTM,Bi-RNN)、 Deep Reinforcement Learning(Policy Network、Value Network)。此外,还讲解了TensorBoard、多GPU 并行、分布式并行、TF.Learn 和其他TF.Contrib 组件。本课程能帮读者快速入门TensorFlow 和深度学习,在工业界或者研究中快速地将想法 落地为可实践的模型。

本部分主要内容有:

  • TensorFlow 基础
  • TensorFlow 和其他深度学习框架的对比
  • TensorFlow 第一步
  • TensorFlow 实现自编码器及多层感知机
  • TensorFlow 实现卷积神经网络
  • TensorFlow 实现经典卷积神经网络
  • TensorFlow 实现循环神经网络及Word2Vec
  • TensorFlow 实现深度强化学习
  • TensorBoard、多GPU 并行及分布式并行

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推荐系统

本课程重点讲解开发推荐系统的方法,尤其是许多经典算法,重点探讨如何衡量推荐系统的有效性。

课程内容分为基本概念和进展两部分:前者涉及协同推荐、基于 内容的推荐、基于知识的推荐、混合推荐方法,推荐系统的解释、评估推荐系统和实 例分析;后者包括针对推荐系统的攻击、在线消费决策、推荐系统和 下一代互联网以 及普适环境中的推荐。课程中包含大量的图、表和示例,有助于学员理解和把握相关知识等。

本部分主要内容有:

  • 协同过滤推荐
  • 基于内容的推荐
  • 基于知识的推荐
  • 混合推荐方法
  • 推荐系统的解释
  • 评估推荐系统
  • 案例研究

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人工智能

本课程主要讲解人工智能的基本原理、实现技术及其应用,国内外人工智能研究 领域的进展和发展方向。

内容主要分为4个部分:
第1部分:是搜索与问题求解,系统地叙述了人工智能中各种搜索方法求解的原理和方法,内容包括状态空间和传统的 图搜索算法、和声算法、禁忌搜索算法、遗传算法、免疫算法、粒子群算法、蚁群算 法和Agent 技术等;
第2部分:知识与推理,讨论各种知识表示和处理技术、各种典型的推理技术,还包括非经典逻辑推理技术和非协调逻辑推理技术;
第3部分:学习与发现,讨论传统的机器学习算法、神经网络学习算法、数据挖掘和知识发现技术;
第4部:为领域应用,分别讨论专家系统开发技术和自然语言处理原理和方法。

通过对这些内容的讲解能够使学员对人工智能的基本概念和人工智能系统的构造方法 有一个比较清楚的认识,对人工智能研究领域里的成果有所了解。

本部分主要内容有:

  • AI的产生及主要学派
  • 人工智能、专家系统和知识工程
  • 实现搜索过程的三大要素
  • 搜索的基本策略
  • 图搜索策略
  • 博弈与搜索
  • 演化搜索算法

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