海口Python周末培训机构
责任编辑:海口中公教育优就业IT培训发布时间:2019-10-20
Python基础课程
课程内容:
面向对象与设计模式
文件系统
网络编程
多任务
数据结构+算法
培养目标:
前期通过学习,掌握Python编程语言基础内容;中期主要涉及OOP基础知识, 具有初步软件工程知识并树立模块化编程思想 ,讲解多任务的同时,也给学生们介绍常见数据结构和相应算法, 注重表结构的处理、树结构的处理等知识,学完后学生会具备一定的数据结构和算法能力。
刘老师
Python+人工智能研究院院长
原中国日报社客户端研发工程师
天津大学计算机科学与技术专业。8年开发经验,4年授课经验,曾就职于中国日报社和中国建设银行广开研发中心,从事新闻大数据汇总和建行手机银行客户端研发工作,有着丰富的前后台开发经验。精通网络编程、基于CCPP人工智能方向数据挖掘、Python框架设计等核心技术。
授课风格:通过形象的比喻使学员更容易理解课程内容,深入浅出,乐于分享研究成果。使学员学到的不仅仅是知识,还有实战经验。
品牌荣誉
优就业优秀的教育成果,以及行业领先的经营模式得到了社会各界的广泛赞誉,在中国IT教育咨询培训和职业教育领域有较强的影响力,近年来荣获各界机构的认可。
字典推导:
teams = ["Packers", "49ers", "Ravens", "Patriots"]
print {key: value for value, key in enumerate(teams)}
>>> {'49ers': 1, 'Ravens': 2, 'Patriots': 3, 'Packers': 0}
基于实例的方法(Instance-based Algorithms):
基于实例的学习模型是使用那些对于模型很重要训练数据,这类方法通常使用基于示例数据的数据库,用新数据和数据库数据以一种相似度方式从中找到最佳匹配,从而作出预测。出于这个原因,基于实例的方法也被称为赢家通吃所有的方法和基于记忆的学习。重点放在存储实例之间的相似性度量表现上。
k最邻近算法 k-Nearest Neighbour ,kNN
学习矢量量化 Learning Vector Quantization ,LVQ
自组织映射 Self-Organizing Map ,SOM
局部加权学习 Locally Weighted Learning ,LWL
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