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Python基礎(chǔ)班-課程大綱

學(xué)習(xí)對象：0基礎(chǔ)0經(jīng)驗的小白人員；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)實際情況有所調(diào)整，詳情可詢咨詢老師

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

張老師

優(yōu)就業(yè)PHP研究院院長、Linux云計算/Python人工智能高級講師

原大型企業(yè)項目開發(fā)經(jīng)理

10年P(guān)HP項目開發(fā)經(jīng)驗，5年大型企業(yè)項目管理經(jīng)驗，熟悉項目開發(fā)的整體流 程。曾帶領(lǐng)團(tuán)隊開發(fā)過多個大型項目，如大型商城系統(tǒng)、ERP管理系統(tǒng)、OA辦公 系統(tǒng)、圖書管理系統(tǒng)，有著豐富的項目開發(fā)和優(yōu)化經(jīng)驗。對人工智能、Python等 方面也有著深入的研究。

授課風(fēng)格：對待學(xué)員認(rèn)真負(fù)責(zé)，授課方式輕松自然，思路清晰，邏輯嚴(yán)謹(jǐn)，講解細(xì)致入微，讓學(xué)生在靜靜的思考中獲得知識。

教學(xué)體系

優(yōu)就業(yè)的所有類別課程，均有針對0基礎(chǔ)學(xué)員開設(shè)的“0基礎(chǔ)培訓(xùn)班”和針對已有基礎(chǔ)的學(xué)員開設(shè)的精英培訓(xùn)班。 學(xué)員在選課報班時可以根據(jù)自己的真實情況，自由選擇班次。兩種班次的課程體系均根據(jù)目標(biāo)學(xué)員的真實能力研發(fā)構(gòu)建，因材施教，讓每個學(xué)員都能夠找到真正適合自己的學(xué)習(xí)方式。

0基礎(chǔ)班：針對無經(jīng)驗、無基礎(chǔ)人群，幫助學(xué)員掌握一門技能，從而走上自己的職業(yè)道路

精英班：幫助學(xué)員爭取變得更好，無論是在原公司發(fā)展，還是跳槽到更好的平臺，爭取獲得更多的機遇。

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(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)。重點放在存儲實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