济南大数据与人工智能培训班

课程亮点

1师资：优秀讲师团队，丰富行业经验和企业培训经验

2特色：小班培训，精品课程，面授+直播+录播，上课方式多样

3培训：免费重听

4服务：提供全套复习视频及考前辅导视频

适用对象

1了解基本统计知识，具备初步的IT基础知识和基本数学理论，可使用python，Scala编程

课程内容

1 基于规则的分类器

工作原理

排序方案

直接提取规则

间接提取规则

2分类算法：贝叶斯

应用场景概述

贝叶斯定理

贝叶斯分类器的由来

朴素贝叶斯分类器

贝叶斯信念网络

3 支持向量机

为什么支持向量机广受好评

从逻辑回归到支持向量机

最大边缘平面

构造更高级的分类器的关键：核函数

核函数的多种选择

使用支持向量机来分类

如何选择最佳的模型：逻辑回归，支持向量机，人工神经网络

4 聚类算法：层次聚类

基本凝聚层次聚类算法

单链和全链，组平均

层次聚类的主要问题

层次聚类优点与缺点分析

实例学习和课堂练习：产品聚类

5 基于密度的聚类

使用场景

DBSCAN算法详解

密度聚类的使用

6 概率图模型

隐马尔可夫模型

马尔科夫随机场

条件随机场

7 人工神经网络

从逻辑回归到人工神经网络

大脑和人工神经网络

感知器模型

感知器能解决亦或问题吗？

多层感知器

深度神经网络