Python编程培训班

  一、课程大纲
  1、机器学习基础：4课时
  2、机器学习中的数学基础知识：4课时
  3、模型评估与选择：4课时
  4、线性回归与逻辑回归模型：4课时
  5、决策树：4课时
  6、SVM支持向量机：4课时
  7、贝叶斯网络：4课时
  8、聚类：4课时
  9、神经网络：4课时
  10、特征选择：4课时

  二、班型
  1.3-8人小班，20课时
  2.3-8人小班，30课时
  3.一对一，课时定制

  三、报名须知
  1、适合人群：对大数据人工智能感觉兴趣，有初步的算法基础
  2、人工智能基础班3-8人小班，满3人开班
  3、课程目标:快速熟悉常用AI工具，具备参加kaggle、kdd等专业数据挖掘竞赛基本能力

  四、课程特色
  1.考试大纲
  翰林主授120+国际竞赛，囊括9大学科，教研大纲将同一学科下竞赛的通识部分及特性部分做了明确区分。
  2.标准讲义
  结合主流国际课程(IB/AP/AL)知识体系及大学知识，根据赛事通用知识点开发的标准化讲义。覆盖国际竞赛核心知识点。
  3.模考测试
  结合标准讲义的每个知识版块，配有精准的模考题,按难度分级，直击每个知识点，做到及时消化查漏补缺
  4.全真题集
  基于历年真题整理的的阶段测试题，精准到每一科国际竞赛，用于检验阶段性学习进度，程度模拟真实赛事。

  五、Python的语言特性
  1、解释型：Python在开发过程中无需编译，类似PHP和Perl。
  2、交互式：Python支持互动地调试与测试代码，可以在Python提示符后直接执行代码。
  3、面向对象：Python支持面向对象编程。
  4、兼容性与可移植性：Python具有一个广泛的标准库，跨平台，在UNIX、Windows和Macintosh上都能很好地运行。由于基于开源，Python也可以移植到许多平台。
  5、数据库支持：Python提供所有主要的商业数据库的接口。
  6、GUI编程：Python支持GUI编程，可以创建和移植到许多系统调用。
  7、可读性：Python具有比其他语言更有特色的语法结构，易于学习、阅读与维护。