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详细内容前置基础:1,人工智能首先语言Python核心编程2, Python数据分析挖掘的主要框架、常用算法 课程大纲:第一节1.NLP的原理与介绍1)基本算法和模型2)Viterbi算法详解3)Metropolis-Hastings算法4)共轭先验分布5)
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详细内容一、培训收益经过此次课程培训,可使学习者获得如下收益:1.理解数据架构设计与数据治理的基本知识;2.掌握数据建模方法;3.理解数据标准化如何建设;4.真正的数据治理如何落地。二、培训特色1.理论与实践相结合、案例分析与理论穿插进行;2.精彩内容解析、学员专题讨
详细内容课程简介本课程重点讲解深度学习的模型,包括CNN卷积神经网络、RNN循环神经网络(LSTM)模型的算法及其应用、Connectionist Temporal Classification算法及其应用,如GoogleNet,Fully C
详细内容课程简介课程培训业界流行、应用广泛的Hadoop与Spark大数据技术体系。强化大数据平台的分布式集群架构和核心关键技术实现、大数据应用项目开发和大数据集群运维实践、以及Hadoop与Spark大数据项目应用开发与调优的全过程沙盘模拟实战。通过一个完整的大数据
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详细内容培训大纲: 第一天简介MathWorks公司和MATLAB产品介绍课程设置,教材介绍课程大纲MATLAB 用户界面本章介绍MATLAB开发环境和用户界面的主要功能. 这些功能的具体应用会在后面的章节中进一步细化讲解.从文件中读取数据保存和加载变量绘图
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详细内容培训大纲:第一天导入数据目标: 数据文件有多种格式,从电子表格到纯文本。课程第一章介绍如何读入各种不同类型和格式的数据文件。特别强调读入不规则文本的方法。* 使用textscan读文本文件中的混合数据类型* 使用底层的数据导入方法* 读入大数据集和不规则格式*
详细内容培训大纲:第一天简介* MathWorks公司和MATLAB产品介绍* 课程设置,教材介绍* 课程大纲优化基础目标:本章介绍优化问题的基础,专注于如何在MATLAB® 环境下求解优化问题。* 什么是优化* 数学问题建模* 图形化显示优化问题* 使用O
详细内容培训大纲:第一天导入和组织数据目标: 了解MATLAB和统计工具箱中的各种读入数据的方法和支持的数据类型。• 导入数据• 数据类型• 数据集矩阵• 数据合并• 数据分类• 缺失数据分析数据
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详细内容培训对象对数据挖掘或Modeler感兴趣的使用者和数据分析人员和已经修过基础培训的学员。培训概要本课程将介绍数据挖掘原理、SPSS Modeler的高级数据处理技术,学习如何合并和处理文件,样本数据,处理缺失值和时序数据。详细介绍SPSS Modeler的建模
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详细内容完成Simulink语言学习和训练、基本Matlab 语言(将用于Simulink仿真)、介绍了不同版本的Simlink在Matlab中的应用(如r2006b r2008b r2010b,r2009b,,,r2011b版本),它将帮助我们了解其重要性、介绍利用
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