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??赑ython業(yè)余充電培訓(xùn)

發(fā)布時間:2019-08-14 海口中公教育優(yōu)就業(yè)IT培訓(xùn) 訪問 : 111

     在如今的Python時代,Python的應(yīng)用早已在我們的生活方方面面都有所體現(xiàn)。新聞內(nèi)容個性化推薦、淘寶購物個性化推薦、一周之內(nèi)的天氣預(yù)報(bào)等等應(yīng)用,都有著Python的背影在其中。了解Python是每一個人應(yīng)該有的常識,學(xué)習(xí)Python知識更是社會發(fā)展的趨勢!那??赑ython學(xué)習(xí)培訓(xùn)在哪家好呢?

Python基礎(chǔ)班-課程大綱

學(xué)習(xí)對象:0基礎(chǔ)0經(jīng)驗(yàn)的小白人員;想通過最低的成本來試一下自己是否適合做Python編程相關(guān)工作的轉(zhuǎn)型人員。注:獲取更多免費(fèi)學(xué)習(xí)視頻+資料+筆記。

上課方式:全日制脫產(chǎn),每周5天上課, 上兩天課休息一天的上課方式(實(shí)際培訓(xùn)時間可能因法定節(jié)假日等因素發(fā)生變化)

培訓(xùn)時間:部分校區(qū)可能會根據(jù)實(shí)際情況有所調(diào)整,詳情可詢咨詢老師

培訓(xùn)費(fèi)用:Python學(xué)費(fèi)價格詳情(享受優(yōu)惠價的條件是什么?)


姓名:王老師 

優(yōu)就業(yè)Python人工智能高級講師

主講:Python

多年互聯(lián)網(wǎng)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。曾任某大型IT公司項(xiàng)目經(jīng)理。精通Python/Javascript/shell/C,精通大規(guī)模高并發(fā)的Web、爬蟲項(xiàng)目開發(fā),擅長項(xiàng)目管理和流程控制。對于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)庫、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能算法等有較深入的研究。

教學(xué)平臺

O2O+CTS雙教學(xué)平臺

優(yōu)就業(yè)秉承“學(xué)員的事是最重要的事”這一辦學(xué)理念,歷經(jīng)十余年,百余位業(yè)界專家精心研發(fā),重磅推出從線上到線下一體化互動式CTS云教學(xué)系統(tǒng)平臺、從入學(xué)到就業(yè)持續(xù)跟蹤的O2O教學(xué)服務(wù)平臺。

學(xué)前

體驗(yàn)學(xué)習(xí):學(xué)員可以登錄我們的學(xué)習(xí)平臺,挑選自己感興趣的線上課程免費(fèi)進(jìn)行試聽,得到真實(shí)的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。

選班報(bào)班:試聽結(jié)束,進(jìn)入選課中心,挑選自己想要學(xué)習(xí)的課程和想要報(bào)的班次。海量課程、多種班次,一站式報(bào)名。

能力測評:選課報(bào)班成功后、入學(xué)前,學(xué)員可以進(jìn)行能力測評,對自己現(xiàn)階段的能力儲備有一個清晰的了解,從而在學(xué)習(xí)中能夠有的放矢。


兩個列表同時迭代

nfc = ["Packers", "49ers"]

afc = ["Ravens", "Patriots"]

for teama, teamb in zip(nfc, afc):

print teama + " vs. " + teamb

>>> Packers vs. Ravens

>>> 49ers vs. Patriots

基于實(shí)例的方法(Instance-based Algorithms):


基于實(shí)例的學(xué)習(xí)模型是使用那些對于模型很重要訓(xùn)練數(shù)據(jù),這類方法通常使用基于示例數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫,用新數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)以一種相似度方式從中找到最佳匹配,從而作出預(yù)測。出于這個原因,基于實(shí)例的方法也被稱為贏家通吃所有的方法和基于記憶的學(xué)習(xí)。重點(diǎn)放在存儲實(shí)例之間的相似性度量表現(xiàn)上。

k最鄰近算法 k-Nearest Neighbour ,kNN

學(xué)習(xí)矢量量化 Learning Vector Quantization ,LVQ

自組織映射 Self-Organizing Map ,SOM

局部加權(quán)學(xué)習(xí) Locally Weighted Learning ,LWL

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免費(fèi)試學(xué)

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