南京python发培训多少钱_南京Python培训

1.微积分与概率论基础；

2.线性代数与矩阵运算；

3.数理统计与参数估计；

4.凸优化基础；

5.梯度下降和拟牛顿、**大熵模型；

1.科学计算numpy、pandas；

2.分析策略；数据可视化matpalotlib；

3.自然语言处理NLTK；

scikit-learn；机器学习与特征工程；

分类算法；回归与非监督学习。

1 .numpy数据处理Ipython入门、numpy导入、ndarray属性与基本操作

2. pandas 什么是Series、什么是DataFrame、DataFrame的数据丢失处理、pandas层次化索引、pandas 拼接操作、美国各州人口数据分析、pandas数据处理、pandas绘图函数、pandas读取数据、学生使用pandas练习数据处理

3. scipy scipy安装、scipy 高数积分、scipy实现登月图片消噪、scipy图像处理ndimage、pandas 透视表和交叉表 ；

4. matplotlib 图像的灰度化处理、 matplotlib风格和样式 、matplotlib基础知识、matplotlib四图；

5.KNN算法 KNN算法原理、KNN回归案例、KNN入门案例、KNN分类案例；

6.线性回归&逻辑斯蒂回归算法 导数回顾、实例糖尿病的线性回归、岭回归与Lasso回归、线性回归原理、矩阵的回顾、逻辑斯蒂回归算法；

7.决策树算法&朴素贝叶斯算法 决策树原理、贝叶斯原理、决策树实例、贝叶斯实例；

8.SVM支持向量机&聚类k-means算法.SVM原理、K-Means算法原理、SVM 实例、K-Means算法实际应用案例

算法与项目相结合，选择经典kaggle项目，从数据预处理开始一步步代码实战带大家快速入门机器学习。选择经典案例基于真实数据集，从数据预处理开始到建立机器学习模型以及效果评估，完整的讲解如何使用python及其常用库进行数据的分析和模型的建立。使用pandas进行数据的预处理和分析，使用matplotlib进行可视化的展示以及基于scikit-learn库的机器学习模型的建立

实战案例：

1.人脸识别；

2.手迹识别；

3.预测年收入；

4.自动脸补全；

5.使用聚类手写数字识别；

6.汽车车牌识别；

1.TensorFlow框架开发；

2.Tensorflow IO操作；

3.神经网络基础、全连接神经网络与实现；

4.卷积神经网络网络与实现；

5.项目：图像识别；

基于深度学习**火Tensorflow框架实战，结合案例演示如何应用框架构造神经网络模型并完成案例任务

使用深度学习框架从零开始完成人脸检测，验证码识别，人脸关键点定位，垃圾邮件分类，图像风格转换，AI自己玩游戏等。对于每一个项目实战，从数据预处理开始一步步构建网络模型并展开分析与评估。 提供所涉及的所有数据，代码以及PPT，方便大家快速动手进行项目实践！