小牛学堂
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什么是数据挖掘与机器学习算法实战班?
它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
目前市场上懂机器学习算法的人凤毛麟角，导致这个行业的平均薪资极高，为此小牛学堂集合了行业的诸多大牛开设机器学习算法班，为想学习的同学提供机会!
数据挖掘与机器学习算法实战班?
机器学习入门机器学习进阶贝叶斯方法与机器学习深度学习与TensorFlow实战推荐系统
实战人工智能机器学习入门
机器学习作为人工智能的一部分，已经应用于很多领域，远超过人们的想象，垃圾邮件的过滤，在线广告的推荐系统，还有目前发展飞快的物体识别、人脸识别和语音识别的发展，都是机器学习的应用的成果。机器学习在改善商业决策、提高生产率、检测疾病、预测天气等方面都有非常大的应用前景。
本课程系统的介绍了机器学习的目的和方法。并且针对每一种常用的方法进行了详细的解析，用实例来说明具体的实现，学生可以跟着一步步完成。在面对现实的问题的时候，可以找到非常可靠的参照。
本课程在最开始讲解了Python语言的基础知识，以后面的课程中可以顺利进行。更多的Python语言的知识，需要学员自己去找更多的资料进行学习。
本课程主要讲述了两大类机器学习的方法：有监督学习和无监督学习，其中有监督学习里面，又分为分类和预测数值型数据。这些算法都是基础的算法。这样可以降低学习的难度，容易理解机器学习思路和实现的过程。
本部分的主要内容有：
机器学习的任务和方法
Python语言基础
分类算法介绍
k-临近算法
决策树
基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯
Logistic回归
支持向量机
第利用AdaBoost元算法提高分类性能
利用回归预测数值型数据
树回归
无监督学习
利用K-均值聚类算法对未标注数据分组
使用Apriori算法进行关联分析
使用FP-growth算法来高效发现频分项集
利用PCA来简化数据
利用SVD简化数据
大数据与MapReduce
实战总结
小牛学堂是森纵教育推出的专注于为广大大学生和职场人士提供大数据技术的重度学习服务，与全国多家大数据交易所签订战略培训合作协议，并共同参与制订大数据行业人才培养标准，小牛学堂已然成为蓬勃发展的大数据行业发展的人才港湾。
森纵艾德（北京）教育科技有限公司（股票代码：837906）成立于2009年，主要从事云计算、大数据等方向的新技术职业培训，总部设立于北京，分公司遍布广州、上海、山西、河北等地，公司一直秉承“让新技术改变职业人生”的使命开展IT新产业技术培训。
迄今为止，微信行业培训超过10000多位的技术人才，与家数据交易所贵阳大数据交易所、华中大数据交易所签订战略培训合作协议，并共同参与制定大数据行业人才培训标准，与大数据交易所联合监制大数据工程师认证，已然成为蓬勃发展的大数据行业发展的人才港湾；与阿里云、百度、微软、SAS等行业一线企业在技术、课程内容以及人才输送等层次都有深度合作。
2015年7月正式发布小牛学堂，专注于为广大大学生和职场人士提供大数据技术的重度学习服务。
2016年8月份，森纵教育正式在新三板挂牌上市，成为首家专注于大数据教育培训的新三板企业
学校名称：小牛学堂
固定电话：该课程是用户免费注册发布,未实名认证！不提供联系方式和报名等咨询服务！信息仅供阅读参考！如侵权请联系我们删除！邮箱：196594267@qq.com
授课地址：北京市朝阳区北四环东路千鹤商务楼 预约参观
