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当前位置>常见问题>Python>珠海Python培训学校选择哪家比较好

珠海Python培训学校选择哪家比较好

珠海达内教育 (点击获取校区地址) 47 2024-09-26 14:54:01

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爬虫概述和页面抓取丨解析页面的方式丨爬取数据的持久化丨Cookie和商业IP代理丨获取页面动态内容丨Selenium应用详解丨提升爬虫工作效率丨破解验证码丨爬虫框架Scrapy

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数据库概述和MySQL的安装使用丨表关系和SQL的应用丨SQL数据查询详解丨窗口函数和业务场景下的数据查询丨Python程序接入MySQL数据库

商业智能(BI)工具

MySQL其他相关知识丨从Excel到Power BI丨Power BI中的数据清洗和分析模型丨Power BI中的数据可视化和报表制作丨Power BI项目实操丨认识和使用Tableau丨认识和使用fineBI丨数据思维和分析模型

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Python数据分析工具介绍丨使用NumPy实现批量数据处理丨线性代数和NumPy的linalg模块丨使用Pandas进行数据分析

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机器学习的数学基础

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数据仓库和大数据挖掘

Hadoop生态圈丨ETL工具丨数据仓库丨Hive丨Spark概述

零售/电商行业数据分析项目实战

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就业指导和模拟面试

就业期的技术和心理准备丨如何制作一份优质的简历丨面试流程和注意事项丨一对一模拟模式

线上课程数学基础经典机器学习

等数学

什么是函数丨极限的定义丨无穷小与无穷大丨连续性与导数丨偏导数丨方向导数丨微积分的基本思想丨定积分原理丨牛顿-莱布尼茨公式丨泰勒公式及应用丨拉格朗日优化问题

线性代数

矩阵观点的由来-方程可解性丨矩阵的逆丨行列式丨矩阵的向量空间与秩丨为什么要做矩阵分解丨特征值与特征向量丨基于特征值的矩阵分解丨SVD如何进行矩阵分解丨SVD在推荐系统中的应用

概率论

概率与频率-古典学派丨条件概率与文氏图丨离散随机变量丨连续随机变量丨什么是随机抽样丨从贝叶斯学派到贝叶斯推断丨多维随机变量丨期望及其求法丨大数定律与中心极限定律告诉我们什么丨极大似然估计丨统计推断的做了哪些事情丨z分布与t分布丨f分布丨卡方分布丨使用卡方分布检测相关性丨f分布与回归分析

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什么是回归丨多元回归的定义丨解析求解-最小二乘法丨梯度下降与迭代求解原理丨手撸梯度下降丨梯度下降的改进丨模型的评估方法-r2评分丨非线性问题如何解决-泰勒级数丨回归问题的更一般表达丨模型复杂度与拟合丨如何解决过拟合与欠拟合丨岭回归与lasso回归丨sklearn中的线性回归丨sklearn中的岭回归与lasso回归丨AR模型在回归中的应用丨回归项目(kaggle旧金山犯罪率预测)

分类方法

分类问题的定义丨从回归到分类-逻辑函数的作用丨贝叶斯推断与似然函数丨使用最大似然进行参数估计丨逻辑斯蒂损失定义丨逻辑斯蒂梯度下降推导丨手撸逻辑斯蒂丨使用逻辑斯蒂进行手写体识别丨文本分类问题与NLP丨复习使用朴素贝叶斯框架的推断丨使用朴素贝叶斯进行文本分类的原理丨朴素贝叶斯进行文本分类的实例丨sklearn中朴素贝叶斯实现丨高斯贝叶斯及其应用丨项目实战(新闻分类)丨什么是决策树丨信息如何度量丨信息增益表达了什么?丨使用ID3算法构建决策树丨C4.5与CART树使用的度量方法丨CART树如何进行回归丨分类方法的最优化思考丨支持向量与最优分类超平面丨svm模型的构建丨svm对偶问题的转换丨smo算法与对偶问题的求解丨核函数如何解决非线性问题丨综合项目(使用svm进行车牌识别)

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集成学习

集成学习概述-弱分类与强分类丨boosting与bagging丨adaboost概述丨adaboost原理丨adaboost推导与计算丨bagging抽样的若干问题丨使用bagging与决策树构建随机森林丨随机森林为什么有效?丨使用boosting与决策树构建提升树丨什么是梯度提升丨GBDT的原理与推导丨xgboost的原理与推导丨lightgbm的进一步改进丨综合项目

深度学习强化学习
深度前馈网络

什么是神经网络丨神经网络能进行学习的原因-从XOR问题入手丨正向传播的计算丨基于梯度的学习丨反向传播的计算丨梯度消失与梯度爆炸-激活函数的选择丨控制模型复杂度-神经网络的正则化丨注意力机制

机器学习算法

机器学习概述和kNN算法丨回归算法丨逻辑回归丨朴素贝叶斯丨决策树丨支持向量机丨聚类算法和轮廓系数丨集成算法丨特征工程和评价指标丨机器学习项目实战

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计算机如何理解图片丨卷积运算丨池化丨LeNet-一个完整的神经网络结构丨卷积神经网络的结构化输出与数据类型丨VGG网络-向深度迈进丨RESNET-解决退化问题作出的努力丨yolo-一次扫描完成多目标检测丨其他流行的网络结构介绍

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综合项目丨时间序列处理的发展和演进丨计算图及其展开丨RNN网络结构丨RNN如何处理时间序列丨双向RNN丨RNN为什么起作用?丨递归与深度循环丨改进RNN的短视-LSTM丨使用LSTM完成诗歌生成器丨综合项目

置信网络

编码与解码丨什么是受限玻尔兹曼机丨受限玻尔兹曼机推导丨构建DBN丨使用DBN进行推荐与编码丨综合项目-广告点击优化

理论基础

什么是强化学习丨多臂赌博机丨MDP过程丨动态规划丨策略梯度原理

模型实现

什么是Q-Learning丨Q-Learning的更新丨Q-Learning的实现丨什么是Sarsa丨Sarsa的原理与实现丨什么是DQN丨DQN如何更新丨DQN的实现丨什么是Actor Critic丨Actor Ctitic原理与实现



Python培训机构推荐十家名单:(排名不分先后)

1、达内教育

2、汇智动力

3、火星时代

4、完美动力

5、博为峰

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7、CGWANG教育

8、上海交大南洋学院

9、上元教育

10、火星人教育

注:以上内容来源与网络,仅供参考,排名不分先后

Python的培训机构并没有什么排名名单,全部都是网上随便编排的排名,并没有什么作用。

  反爬虫与反反爬虫

  反爬虫是目标网站为了防止爬虫对其造成负担或者损失,采取的一些限制或者干扰爬虫的措施,比如验证码、IP封禁、用户代理检测、动态加载等等;反反爬虫是爬虫为了应对反爬虫的措施,采取的一些绕过或者破解反爬虫的方法,比如验证码识别、IP代理、用户代理伪装、模拟浏览器等等。

  ChatGPT带来的挑战和应对策略

  虽然ChatGPT带来了巨大的发展机遇和前景,但同时也面临着一些挑战和风险。例如,由于ChatGPT的生成结果可能存在偏差和歧义,因此需要加强对其生成结果的质量控制和纠错机制。此外,ChatGPT的应用还涉及到用户隐私和数据安全等问题,需要加强数据保护和隐私保护措施。

  python的特点

  python作为一种计算机语言来说,是一种解释性,交互性的跨平台语言,那么python具有哪些特性呢:1、简单易学,最大的优点就是具有伪代码的本质。2、面向对象,不仅支持面向过程编程,也支持面向对象编程。3、可移植性,python的本质是开源,已经被移植到了很多的平台上。4、解释性,python编写的程序不需要编译成二进制代码就可以直接运行。

  哪些人适合学习python

  目前python作为主流的开发语言,python工程师的薪资待遇也在一路上涨,对于很多新手来说,学习python还是比较迷茫的,那么哪些人适合学习python呢,1、新手小白,或者入门新手,由于python简单易学,非常适合新手小白学习入门。2、转型发展,从事计算机相关行业的人员,想要转行学习python是首选。3、程序员转python。4、seo从业人员,python可以帮助seoer解决很多的问题。

  python爬虫是干嘛的

  Python怕成主要被用于收集数据。Python爬虫是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。也就是通过程序去获取web页面上自己想要的数据并自动抓取数据。  从技术层面来说就是 通过程序模拟浏览器请求站点的行为,提取自己需要的数据,存放起来使用。

  Python的作用域有哪些

  Python的作用域一共有2种:全局作用域,局部作用域。定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域,定义在函数外的拥有全局作用域。 局部变量只能在其被声明的函数内部访问,而全局变量可以在整个程序范围内访问。

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