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課程介紹：

Python開發(fā)工程師就業(yè)班是一套針對就業(yè)崗位量身定制的實訓課程。每周三次在線直播上課；學習中遇到難點，職坐標提供24小時內1對1在線答疑服務。入學簽訂就業(yè)協(xié)議，學成后提供項目答辯和就業(yè)服務……

適用人群：

從業(yè)Python開發(fā)1-3年工程師、轉行IT人員

學習時長：

4-6個月

求職方向：

Python開發(fā)高級工程師、全棧開發(fā)

開課時間：

6月1日

任老師  

優(yōu)就業(yè)Python+人工智能高級講師

原大型項目Python開發(fā)工程師

8年Python教學經驗，3年項目開發(fā)經驗，負責過大型婚慶、寵物商城、婦嬰商城、律師事務所、房產、裝修公司等項目的開發(fā)工作。熟悉項目開發(fā)流程，精通ThinkPHP5、Yii、CI、Laravel、Django、Flask等主流開發(fā)框架。

授課風格：思維嚴謹，條理清晰，風趣幽默，及時的和學員溝通并耐心的解決學生的各種學習問題，深受學員信任。

教學環(huán)境

優(yōu)就業(yè)擁有全國500多家直營分部，為學員提供便捷的面授服務，優(yōu)美的學習環(huán)境。教室環(huán)境、實訓環(huán)境、培訓基地均設施完善、環(huán)境優(yōu)美。

帶索引的列表迭代

teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]

for index, team in enumerate(teams):

print index, team

>>> 0 Packers

>>> 1 49ers

>>> 2 Ravens

>>> 3 Patriots

基于實例的方法（Instance-based Algorithms）：

基于實例的學習模型是使用那些對于模型很重要訓練數據，這類方法通常使用基于示例數據的數據庫，用新數據和數據庫數據以一種相似度方式從中找到最佳匹配，從而作出預測。出于這個原因，基于實例的方法也被稱為贏家通吃所有的方法和基于記憶的學習。重點放在存儲實例之間的相似性度量表現上。

k最鄰近算法 k-Nearest Neighbour ，kNN

學習矢量量化 Learning Vector Quantization ，LVQ

自組織映射 Self-Organizing Map ，SOM

局部加權學習 Locally Weighted Learning ，LWL