Giảng sư giới thiệu:

Trần xa tường, Bắc Kinh bưu điện đại học phó giáo sư, tiến sĩ sinh đạo sư, Bắc Kinh đại học tiến sĩ, Bắc Kinh đại học ưu tú hậu tiến sĩ, số liệu phân tích cùng máy móc học tập thâm niên giảng sư. Chủ yếu nghiên cứu khoa học phương hướng: Số liệu phân tích, đại số liệu xử lý, trí năng tín hiệu xử lý cùng hình ảnh.

Phát biểu SCI/EI học thuật luận văn 100 dư thiên, trong đó đệ nhất hoặc thông tin tác giả luận văn 60 dư thiên, trao quyền quốc gia phát minh độc quyền 20 dư hạng. Chủ trì quốc gia khoa học tự nhiên quỹ trên mặt hạng mục, quốc gia trọng điểm nghiên cứu phát minh kế hoạch đầu đề, quốc gia khoa học tự nhiên quỹ thanh niên hạng mục cập hậu tiến sĩ quỹ chờ nhiều quốc gia cấp cùng tỉnh bộ cấp hạng mục. IEEE, OSA hội viên, nhiều SCI tập san thẩm bản thảo người.

Chuẩn bị bài chương trình học:

Python biên trình cơ sở:https:// peixun.net/view/1874.html

Chính thức chương trình học:

Đệ nhất bộ phận: Máy móc học tập tư tưởng cùng học thuật ứng dụng giới thiệu( 0.5 thiên ):

• Máy móc học tập cơ bản tư tưởng

• Máy móc học tập phân loại

• Thường dùng máy móc học tập thường dùng thuật toán

• Máy móc học tập đánh giá tiêu chuẩn

• Máy móc học tập thuật toán kho giới thiệu

• Máy móc học tập thường thấy học thuật ứng dụng

Đệ nhị bộ phận: Thuật toán nguyên lý cùng thực chiến ( 5 thiên )

1,KNN thuật toán:

KNN thuật toán cơ bản nguyên lý, thường dùng tương tự độ cân nhắc phương pháp, KNN dùng cho phân loại cùng trở về, KNN mô hình ưu hoá cùng điều tham

Trường hợp ứng dụng:Hoa diên vĩ phân loại cùng Boston giá nhà đoán trước

2,Quyết sách thụ:

Quyết sách thụ cơ bản nguyên lý, quyết sách thụ phân loại, quyết sách thụ dùng cho phân loại cùng trở về thực hiện, quyết sách thụ tham số ưu hoá

Trường hợp ứng dụng:Bảo hiểm ngành sản xuất người dùng bức họa

3,Tuyến tính trở về:

Tuyến tính trở về mô hình cơ bản nguyên lý, lĩnh trở về, LASSO trở về cùng co dãn võng

Trường hợp ứng dụng:Căn cứ vào bất đồng cảnh tượng dưới xe đạp công thả xuống lượng tinh chuẩn đoán trước

4,Logic trở về:

Logic trở về cơ bản nguyên lý, từ tuyến tính trở về đến logic trở về, logic trở về thực hiện cùng tham số ưu hoá

Trường hợp ứng dụng:Con số hóa nhân lực tài nguyên chi công nhân xói mòn nguy hiểm báo động trước

5,Mạng lưới thần kinh cùng chiều sâu học tập tóm tắt:

Mạng lưới thần kinh cơ sở, mạng lưới thần kinh trung kích hoạt hàm số, mạng lưới thần kinh Python thực hiện cùng tham số điều ưu, chiều sâu học tập tóm tắt

Trường hợp ứng dụng:Con số phân biệt cùng hình ảnh phân loại

6,Bayes internet:

Bayes phân loại nguyên lý, mộc mạc Bayes, Bayes mô hình phân loại

Trường hợp ứng dụng:Môn hộ trang web tin tức phân loại

7,Duy trì vector cơ:

Duy trì vector cơ phân loại nguyên lý, tuyến tính SVM cùng phi tuyến tính SVM

Trường hợp ứng dụng:Người mặt phân biệt

8,Tùy cơ rừng rậm:

Quyết sách thụ cùng tùy cơ rừng rậm, tùy cơ rừng rậm nguyên lý, tùy cơ rừng rậm Python thực hiện cùng tham số điều ưu

Trường hợp ứng dụng:Titanic trầm thuyền đoán trước

9,Tụ loại:

Tụ loại nguyên lý, tụ loại cùng phân loại khác nhau, kmeans tụ loại nguyên lý, kmeans Python thực hiện, mô hình đánh giá chỉ tiêu cập ổn định tính thảo luận

Trường hợp ứng dụng:Hàng không khách hàng giá trị phân tích

10,Thời gian danh sách phân tích:

Thời gian danh sách đặc thù, thời gian danh sách mô hình giới thiệu, thời gian danh sách kiến mô

Trường hợp ứng dụng:Điện thương tuyến thượng bán lẻ thương phẩm doanh số đoán trước

Đệ tam bộ phận: Python máy móc học tập học thuật ứng dụng cùng quỹ xin ( 0.5 thiên )

1, máy móc học tập học thuật ứng dụng: Số liệu phát hiện cùng lượng biến đổi sáng tạo, đoán trước, nhân quả suy đoán

2, máy móc học tập học thuật luận văn giải đọc cùng viết làm chỉ đạo

• Máy móc học tập phương pháp phân biệt xe hiểm lừa gạt hiệu quả tương đối nghiên cứu

• Đại số liệu tư duy hạ lãi suất định giá nghiên cứu

• Căn cứ vào máy móc học tập đoán trước đầu tư tổ hợp lượng hóa nghiên cứu

• Lạm phát ảnh hưởng nhân tố phân biệt: Căn cứ vào máy móc học tập phương pháp lại kiểm nghiệm

  
  

3,Máy móc học tập cùng quỹ xin ( quốc tự nhiên )

Quỹ xin lưu trình cùng thường thấy ý nghĩ

Thành công trường hợp chia sẻ: Căn cứ vào máy móc học tập tổn thương cảm giác cùng bồi thường cơ chế nghiên cứu

Ưu đãi:

Hiện trường ban lão học viên 9 chiết ưu đãi;
Cùng đơn vị ba người trở lên đồng thời báo danh 9 chiết ưu đãi;

Trở lên ưu đãi không chồng lên.

Liên hệ phương thức:

Doãn lão sư

Điện thoại: 13321178792

QQ: 42884447

WeChat: JGxueshu