大数据技术基础理论知识:大数据的特征、分类、框架结构等。 Python编程基础知识:各种模块的讲解,并配以实操案例。 机器学习模式识别:机器学习的类型、机器学习的基础数学知识、树和森林算法、KNN算法、贝叶斯理论、支持向量机等模型和原理以及具体的Python代码实现。 深度学习基础知识及应用:深度学习的微积分基础、线性代数基础、案例详解、深度学习框架以及硬件基础、深度学习的驾驶意图应用等。 深度学习的交通流预测研究:交通流理论基础、交通流统计分布特性的基本理论知识、交通流数据预处理、深度学习的交通流预测等。
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