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     Python+機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)

決策樹(shù)與集成學(xué)習(xí)
理論與實(shí)戰(zhàn)
1.sklearn實(shí)現(xiàn)決策樹(shù)
2.決策樹(shù)-CART算法
3.決策樹(shù)應(yīng)用
4.隨機(jī)深林
KNN與聚類(lèi)
理論與實(shí)戰(zhàn)
5.sklearn實(shí)現(xiàn)knn算法完成iris數(shù)據(jù)集分類(lèi)
6.k-means算法
7.DBSCAN算法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理
2.單層感知機(jī)
3.線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.激活函數(shù)，損失函數(shù)和梯度下降法
5.線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異或問(wèn)題
6.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹
7.BP算法推導(dǎo)
8.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決異或問(wèn)題
9.BP算法完成手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別
10.sklearn-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別
11.GOOGLE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)

Tensorflow2.0
1.深度學(xué)習(xí)框架介紹
2.Tensorflow安裝
3.Tensorlfow基礎(chǔ)知識(shí)
4.Tensorflow線性回歸
5.Tensorflow非線性回歸
6.Mnist數(shù)據(jù)集合Softmax講解
7.使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別
8.交叉熵(cross-entropy)講解和使用
9.過(guò)擬合,正則化,Dropout
10.各種優(yōu)化器Optimizer
11.改進(jìn)手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別網(wǎng)絡(luò)
12.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN的介紹
13.使用CNN解決手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別
14.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM介紹
15.LSTM的使用
16.模型保存與載入

圖像識(shí)別項(xiàng)目
1.介紹Google圖像識(shí)別模型Inception-v3
2.使用Inception-v3做圖像識(shí)別
圖像識(shí)別項(xiàng)目
3.訓(xùn)練自己的圖像識(shí)別模型
驗(yàn)證碼識(shí)別項(xiàng)目
4.多任務(wù)學(xué)習(xí)介紹
5.生存驗(yàn)證碼圖片
6.構(gòu)建驗(yàn)證碼識(shí)別模型

Kease佳實(shí)踐
1.安裝和配置Keras,API
2.回調(diào)函數(shù)與自定義訓(xùn)練過(guò)程
3.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DCNN實(shí)現(xiàn)
4.采用深度學(xué)習(xí)算法識(shí)別CIFRA-10圖片
5.調(diào)節(jié)參數(shù)來(lái)改善性能