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【小班教学】Python机器学习(算法+实战)线下上海站第八期

Python爱好者社区 • 5 年前 • 483 次点击  

关于我的机器学习线下课程我们之后再聊


我先谈谈自己对学习Python的看法

小编接触Python学习已有2年多

没错,我不是那种有着7年经验的老鸟!

所以不要觉得学习Python是需要漫长的岁月

只要你保持每天进步一点点

收获多少自己心知肚明


从最初入门开始

小编走过很多弯路


大体分为两种

各种安装环境问题

学习不成体系


比如你很难和一个初学者解释

为何不要在Python官网下载安装Python

而是要安装Anaconda取而代之


所以为了避免大家走弯路

特地写了Python从零开始入门连载

https://ask.hellobi.com/blog/wangdawei/sitemap/


一共35篇

写这个连载的初衷是为了

分享我学习Python的乐趣且成体系输出内容

博客内容通俗易懂,相信你会喜欢

在文章底部的问题留言也基本看到都回复



因为入门系列连载很受欢迎(至少我的感觉是这样)

于是推出了免费课程

一小时入门Python

直播当天

从20:30到23:30

不小心讲成了3小时入门Python

期间没有喝过一口水

也没有休息

因为我内心热爱着我的Python

如今已有8000+人加入学习


观看地址:

https://edu.hellobi.com/course/234


大家入门之后

肯定不能局限于此

于是我也写了零散的一些各方向文章


包括Python数据分析、机器学习、网络爬虫

自然语言处理、数据结构算法、面向对象编程

所有文章都可以在这里查看:

https://ask.hellobi.com/blog/wangdawei/sitemap/


关于Python进阶我也会抽空继续写下去的

目前只写到第15章


同时,有小伙伴抱怨Python绘图上手比较难

于是我最近再次开了免费直播课

Python快速上手matplotlib可视化库

https://edu.hellobi.com/course/279/overview

目前已有1200+人学习


小编读过很多书,比如7个月前分享的一篇读过的书的文章

【小编心得】转行数据科学路上看过的一些书总结推荐


同时,为了充实自己,不断查看官方文档、学习天善学院视频、优秀的博客


慢慢搭建出了自己的一套学习体系


并且因为之前有着Python网络爬虫、Python数据分析

Python零基础入门、Python数据科学库等线下开课培训经历

现场学员反应是通俗易懂、幽默有趣


这是之前Python爬虫线下课程的学员作业展示:

Python爬取起点中文网小说排行榜信息(上海线下培训作业)


上一期机器学习线下班(大班)的现场情况:


这是上一期机器学习线下班学员完成的课后作业:

https://ask.hellobi.com/blog/ysfyb/15628


这次继续开展Python机器学习线下班


这次是


小班教学!小班教学!小班教学!


严格控制人数,只招10人!


适合机器学习零基础,没错,就是零基础的学员!


先划一下重点:

(1)课程为期两天11.3-11.4 双休日)

(2)在上海浦东张江高科地铁站附近的会议室

(3)10月27日前报名优惠且拼团报名更优惠


培训课程:  

【小班教学】Python机器学习(算法+实战)线下上海站第八期


讲师介绍:

王大伟:Python爱好者社区公众号负责人,微软MVP。擅长网络爬虫、数据分析,在机器学习、自然语言处理、数据库等领域有所涉猎,曾有多次线下辅导经验。

博客专栏:https://ask.hellobi.com/blog/wangdawei

公众号:Python爱好者社区(ID:python_shequ)


课程亮点:

十一个主流的Python机器学习算法

回归、分类、聚类、降维全覆盖

算法原理+Python代码实践

提供课上动手操作+课间答疑互助

配套vip群课后提供课后答疑

代码解读基本是一行行解读

平时较少接触的模型评估/特征工程/参数调整都有讲


对面试的帮助:

通过课程学习,你会掌握机器学习的常见面试问题。

例如:

朴素贝叶斯的“朴素”怎么理解?

随机森林的随机体现在什么地方?

逻辑斯蒂回归为何要用sigmoid函数?

线性回归做完之后怎样验证模型效果?

决策树里的信息增益、信息增益率、基尼系数怎么理解?

模型评估里常用的指标和含义?

怎么判断欠拟合和过拟合?

支持向量机的手推公式?

K均值聚类怎样找到较好的聚类个数?

主成分分析的数学原理是?


课程大纲:  

第一节:Python机器学习课程介绍与编程环境

机器学习简介

机器学习分类

Python编程环境搭建

sklearn机器学习库简介

 

第二节:回归算法(理论与代码实践)

一元线性回归

一元非线性回归

多元线性回归

各算法对应的Python实战案例

 

第二节:分类算法(理论与代码实践)

逻辑斯蒂回归(LR)

朴素贝叶斯(NB)

决策树(DT)

随机森林(RF)

支持向量机(SVM)

人工神经网络(ANN)

K近邻(KNN)

各算法对应的Python实战案例

 

第三节:模型评估/特征工程/参数调整

欠拟合与过拟合

交叉验证

混淆矩阵

ROC评估

特征筛选

分类变量

网格搜索

 

第四节:聚类算法(理论与代码实践)

K均值聚类(K-Means)

基于密度的聚类算法(DBSCAN)

各算法对应的Python实战案例

 

第五节:降维算法(理论与代码实践)

主成分分析(PCA)

各算法对应的Python实战案例

 

备注:具体上课内容可能会有微调,每个算法都会配有相应的实战案例


培训地点:  

上海市浦东新区晨晖路258号张江科创中心 一楼会议室 (中兴科技园G座)


费用标准:  

原价:1299元/人 (早鸟价:1099元/人 2018年10月26日截至

团购价:2人团2000元,3人团2800元,5人团4500元!

此次培训住宿费和差旅费自理。

报名截止日期:2018年11月2日


上课时间:

2018年11月3日~2018年11月4日


报名缴费:     

报名请添加课程助手微信:tspython(请注明:上海站线下培训) ,提前获取资料Python入门基础视频进行预习,以提高课堂学习效率,邀请您加入学员交流群中。 


对课程有任何的疑问和问题,欢迎扫码加入Python机器学习线下培训咨询群交流!


扫码下图立即报名


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