2023合肥十分受欢迎的人工智能工程师培训机构名单榜首公布

合肥达内IT培训学校

  达内教育开设了新媒体运营,网络安全工程师,web前端开发,数据分析与挖掘,软件测试,软件开发,商业视效,商业插画,Linux云计算开发,UI全链路设计,Java,Python+人工智能,Java互联网架构,全链路互联网营销,VR开发工程师,C++软件开发等课程。详细介绍了课程简介、适合人群、授课内容、教学服务、课程特色等内容。

  达内时代科技集团有限公司,简称达内,成立于2002年 ,覆盖IT及互联网职业赋能、产教融合、校企合作等多个领域的综合性教育集团,已在53个大中城市建立331家线下学习中心(含青少年素质教育业务)。达内教育结合中国IT行业现状,培养IT人才,打造一站式互联网人才基地,已开设IT、设计、运营方向课程体系,并与华为、阿里巴巴、百度、美团、360、快手、亚马逊、Adobe等超过20万家外企业开展包含雇主关系合作在内的深度合作。

  为什么选择达内:

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  监督学习和无监督学习的区别?

  监督学习和无监督学习是机器学习中两种常见的学习方式,它们的区别在于是否有标签数据。以下是它们的定义和代码举例。

  监督学习

  监督学习是一种机器学习的方式,其训练数据集包括标签数据(也称为有监督数据)。这些标签数据告诉了机器学习算法输入数据与输出结果之间的对应关系。监督学习可以用于分类和回归问题,其中分类问题是对输入数据进行分类,回归问题是对输入数据进行连续值的预测。

  无监督学习

  无监督学习是一种机器学习的方式,其训练数据集不包含标签数据。这意味着算法必须从数据中自己发现模式和结构。无监督学习可以用于聚类、降维和异常检测等问题。

  ·加载数据集:首先使用Scikit-learn库中的load_iris()函数加载鸢尾花数据集。这个数据集包括150个样本和4个特征(花瓣和萼片的长度和宽度)。

  ·定义输入数据:我们将加载的数据集的特征存储在变量X中。

  ·使用K-Means算法:我们使用Scikit-learn库中的KMeans类来训练K-Means模型。在这个例子中,我们设置n_clusters参数为3,因为我们知道这个数据集有3个不同的鸢尾花品种。在实际使用中,可能需要通过一些技术手段来确定较佳的聚类数量。

  ·获取聚类结果:K-Means算法将每个样本分配到较接近的簇中,并将其标记为0、1或2。我们可以通过访问kmeans.labels_属性来获得这些标签。

  ·打印聚类结果:较后,我们打印出聚类结果,以便查看哪些样本被分配到了哪些簇中。

  总之,监督学习和无监督学习的区别在于是否有标签数据。监督学习用于分类和回归问题,而无监督学习用于聚类、降维和异常检测等问题。在实际应用中,我们需要根据问题的性质来选择合适的学习方式。

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