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海口Python入門培訓(xùn)價(jià)格

發(fā)布時(shí)間:2019-08-14 ??谥泄逃齼?yōu)就業(yè)IT培訓(xùn) 訪問 : 115
       python培訓(xùn)機(jī)構(gòu)哪個(gè)不錯(cuò)?海口中公優(yōu)python的培訓(xùn)老師認(rèn)為,一個(gè)好的python分析培訓(xùn)機(jī)構(gòu)應(yīng)該真正傳授給學(xué)生技術(shù),讓學(xué)生用自己的技術(shù)拿下各大企業(yè)拋來(lái)的橄欖枝。所以看一個(gè)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)出來(lái)的學(xué)生技術(shù)水平如何、就業(yè)情況如何才是關(guān)鍵因素。

Python基礎(chǔ)班-課程大綱

學(xué)習(xí)對(duì)象:0基礎(chǔ)0經(jīng)驗(yàn)的小白人員;想通過(guò)最低的成本來(lái)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(shí)間可能因法定節(jié)假日等因素發(fā)生變化)

培訓(xùn)時(shí)間:部分校區(qū)可能會(huì)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(jià)格詳情(享受優(yōu)惠價(jià)的條件是什么?)


姓名:王老師 

優(yōu)就業(yè)Python人工智能高級(jí)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(zhǎng)項(xiàng)目管理和流程控制。對(duì)于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)庫(kù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能算法等有較深入的研究。

學(xué)后

就業(yè)指導(dǎo):全部理論+實(shí)戰(zhàn)課程完成后,學(xué)員可以登錄學(xué)習(xí)平臺(tái),接受一對(duì)一的就業(yè)指導(dǎo)。優(yōu)就業(yè)將根據(jù)學(xué)員自身?xiàng)l件、性格特點(diǎn)等,為學(xué)員指明職業(yè)方向,挖掘求職亮點(diǎn), 并對(duì)學(xué)員進(jìn)行面試技巧培訓(xùn),幫助學(xué)員做好就職準(zhǔn)備。

簡(jiǎn)歷修改:優(yōu)就業(yè)提供專屬簡(jiǎn)歷修改服務(wù),幫助學(xué)員根據(jù)求職企業(yè)要求和特點(diǎn),進(jìn)行有針對(duì)性的修改。簡(jiǎn)歷亮點(diǎn)突出,契合職位需求,才是卓有成效的名企敲門磚。

名企求職:工作技能get√、實(shí)戰(zhàn)能力get√、就業(yè)準(zhǔn)備get√以后,相信有志者,不懈努力,能夠進(jìn)入名企。


列表推導(dǎo):

已知一個(gè)列表,刷選出偶數(shù)列表方法:

numbers = [1,2,3,4,5,6]

even = []

for number in numbers:

if number%2 == 0:

even.append(number)


用下面的代替:

numbers = [1,2,3,4,5,6]

even = [number for number in numbers if number%2 == 0]

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(duì)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(kù),用新數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫(kù)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(cè)。出于這個(gè)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(chǔ)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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