西安Python工程师培训课程

随着机器学习的兴起，Python逐步成为了「**」的语言。它简单易用、逻辑明确并拥有海量的扩展包，因此其不仅成为机器学习与数据科学的**语言，同时在网页、数据爬取、科学研究等方面成为不二选择。

1.每个算法模块按照“原理讲解→分析数据→自己动手实现→特征与调参”的顺序。

2.“Python数据清洗和特征提取”，提升学习深度、降低学习坡度。

3.增加网络爬虫的原理和编写，从获取数据开始，重视将实践问题转换成实际模型的能力，分享工作中的实际案例或Kaggle案例：广告销量分析、环境数据异常检测和分析、数字图像手写体识别、Titanic乘客存活率预测、用户-电影推荐、真实新闻组数据主题分析、中文分词、股票数据特征分析等。

4.强化矩阵运算、概率论、数理统计的知识运用，掌握机器学习根本。

5.阐述机器学习原理，提供配套源码和数据。

6.以直观解释，增强感性理解。

7.对比不同的特征选择带来的预测效果差异。

8.重视项目实践，重视落地。思考不同算法之间的区别和联系，提高在实际工作中选择算法的能力。

9.涉及和讲解的部分Python库有：Numpy、Scipy、matplotlib、Pandas、scikit-learn、XGBoost、libSVM、LDA、Gensim、NLTK、HMMLearn。

模块一：OpenCV使用

模块二：卷积神经网络介绍

模块三：Tensorflow使用

模块四：keras使用

模块五：图像识别项目

模块六：猫狗分类项目

模块七：验证码识别项目

模块八：目标检测项目

模块九：目标分割项目

模块十：图像风格迁移项目

模块十一：GAN项目

更多课程详情请点击咨询专属客服

《Python机器学习（原书第2版）》，本书将机器学习背后的基本理论与应用实践联系起来，通过这种方式让读者聚焦于如何正确地提出问题、解决问题。书中讲解了如何使用Python的核心元素以及强大的机器学习库，同时还展示了如何正确使用一系列统计模型。