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0 b- W% T: ~! y6 V3 H近日，TIOBE公布了2019年5月编程语言排行榜，头部编程语言整体排名变化不大，前十名为Java、C、C++、Python、Visual Basic .NET、C#、JavaScript、SQL、PHP和汇编语言。0 @3 r2 Q9 ?0 o5 x
9 m% [+ B* X7 P- J! {; T) J7 jPython以明显增长优势占据头部排名，从增长上看Python无疑成为最大赢家，造成这一现象最可能的原因是统计编程正从大学发展到工业，而Python更容易被业界接受。此外，从上图我们可以看出Python和C++的得分相差无几，因此无论从哪个角度看，Python都是最受瞩目的编程语言之一。' e5 O/ c, Z' w1 }5 p
作为大数据和人工智能时代的必备语言，Python 优点颇多，它语言简洁、开发效率高、可移植性强，也正是由于 Python 的可扩展和可移植性，它几乎可以用于任何场合任何领域，例如：8 e7 q g( l- L, }" l
P% m2 \2 [5 ~/ b& N' X; I
- 科学计算和数据统计( b/ p& W' b- b
- 教育教学
3 y2 l+ J" \/ F0 a6 E0 z - 用户界面开发$ T4 Z7 ?7 \! [" J1 B
- 桌面软件开发" v& H" t, K8 Q4 M9 j
- 游戏开发
. I8 r- ~2 c) [9 [; Z - Web网站开发' S- i) ~9 o2 T2 {
- 后端开发
& N5 z1 f( Q) D, L- ]2 A - 维护脚本编写* ~7 v& x7 ?& x4 N- y
- ……
) a b, P" k2 u" P+ [ 经过多年的生态建设，Python 有了大量的函数库，尤其在数据分析和科学计算领域。作为人工智能时代最流行的语言，目前 Python 最能大展身手的主要有四大方向：网络应用后端开发、数据处理和爬虫、人工智能机器学习、以及科学计算。
& R6 { ]! ]$ {" q' b/ m- J
$ d7 W% j' \: W5 a今天我们就来讲讲什么是机器学习
; ?% z2 V+ \5 V作为人工智能的核心，机器学习是一门多领域的交叉学科，专门研究计算机模拟或实现人类学习行为的方法，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
: z; l; ]1 k8 d. d. g0 g `. |简单来说，机器学习就是优化数学方程式的过程。但在实际生活中，机器学习已经在金融、科研等领域蓬勃发展。. w5 r. v1 y; O0 q
比如，就金融来说
- F# Y$ x2 _* a# i可以通过爬虫技术获取股票数据；" i3 }. `* ~* W" V/ U0 j0 N
可以通过文字信息进行文本分析；7 I! l2 ` z; r, }4 Y
可以搭建回测系统；
f$ O I4 p" ] c0 v" L可以开发交易平台。' q& L* O1 D& j, Y$ S% c* V$ t
既然机器学习如此火爆，那如何追赶这股技术潮流呢？最佳的学习路线又是怎样的呢？
: ]2 j7 p) j7 \- g% |. D3 m（一）搞定Python：
; H) l/ z# O2 Z6 T: k) `! `: d+ ^% x千万不要一直在钻研Python。语言只是工具，边练边学、边学边用，快速掌握基本语法才是正道；
( {9 o& X. v+ [6 t# Z（二）机器学习算法：
8 z1 v- {3 |; q机器学习有很多经典的算法，从简单的算法开始，用Python实现并从流程的角度熟悉原理；! C! F6 S( P; O; @
（三）熟悉Python库：
, T; }4 `! ~! c. A4 U% ]如果想精通Python库，难度还是蛮大的，不妨先熟悉，等实际运用的时候再查一遍。
2 ~# z& a% I+ C& M（四）案例与实战：
5 F7 H$ m3 n5 C& ^用真实数据来玩算法是学习的最好方式。先搞定算法的原理，再把数据应用进去，然后就是一步一步debug完成整个项目。
# J Q" Z, a( J) S' e6 {: I 虽然学习步骤看似很简单，但是实际操作还是存在一定难度的。因此，超级数学建模携手唐老师以Python为基础，为大家精心准备《Python机器学习实战》课程。/ Q' r* B; N; v" o
唐老师将系统讲解Python的基础知识、常用算法以及常用的Python库，并借助真实案例带领大家进行项目实战，全程还会附送完整的代码进行课程教学与实战演练。. [/ G) l7 ~1 N2 H, X
& j6 h1 S) b% X- k
相信，每天都能感受到能力的提升！- S9 ?: Q: R0 k) G8 C4 q# C
《Python机器学习》系列课程介绍" ~, i+ _3 b* N! E% [. t1 u( S" V
基础篇（共131学时）
# l' k! O1 D, ?* J（课程大纲）
4 z$ o, h2 j( H8 a$ l5 z _8 a+ z《Python机器学习实战课程》（¥398）
; G$ O- p& H! f. i! L第一章 AI时代人工智能入学指南（免费试学）
5 `) b$ [5 g$ W9 w第二章 Python快速入门（免费试学）# t0 k4 d& M+ k- v/ k$ D
第三章 Python工具：科学计算库Numpy) `* l3 f( V K3 |' [8 L- p
第四章 Python工具：数据分析处理库Pandas
t! t1 g2 S f6 C% ^) _第五章 Python工具：可视化库Matplotlib
& E9 b* I, Y; d, ?( z2 ~7 Y* u5 E第六章 算法：线性回归算法( C: F0 q% V+ b7 s7 b8 x
第七章 算法：梯度下降原理
3 L- {( z; p: P* Z o0 V) w第八章 算法：逻辑回归算法 Z# c7 f! D) t1 Z \
第九章 案例：Python实现逻辑回归与梯度下降: `0 _$ y: c& d3 o, m" }
第十章 案例：使用Python分析科比生涯数据
. g8 Y' W2 X% }6 @' g* Q第十一章 案例：信用卡欺诈检测/ W- j ]. D6 h v
第十二章 算法：决策树7 o0 y1 V+ O6 k4 N* m9 G
第十三章 决策树Sklearn实例8 [3 {1 j2 Q/ @# h
第十四章 算法：随机森林与集成算法; Z3 a5 Z0 Y+ k! j Z! n& y
第十五章 案例：Kaggle竞赛案例:泰坦尼克获救预测
2 F4 |" ?2 X1 [2 M. Y" A8 ~7 ~) s第十六章 算法：线性支持向量机
. k4 h. J9 v5 K3 K9 n3 ?- [第十七章 非线性支持向量机 ?' x1 d2 c* k( M G; }& g+ f( s
第十八章 支持向量调参实战( S; l' x: f. C9 k
第十九章 计算机视觉挑战: i( [* Z- O! L2 K0 [7 }
第二十章 神经网络必备基础知识点
0 [* l* [ c: h& ~5 k第二十一章 最优化与反向传播
! K# d1 l* k) ]# e2 V# b第二十二章 神经网络整体架构
" j( L6 M; R/ u f第二十三章 案例实战CIFAR图像分类任务 4 W8 s6 W R# y8 `
第二十四章 Tensorflow框架
& z1 \2 e: A4 ]+ v# z& @9 E" n第二十五章 Mnist手写字体识别
# Q% u* |& g1 \第二十六章 PCA降维操作与SVD矩阵分解
3 u) z# O3 v% R# v5 K, @第二十七章 聚类与集成算法 - f7 L& k x7 Y* |% L
第二十八章 机器学习业务流程 8 F& E& L1 Q/ A, A% @' L4 h1 L+ E
即可报名学习
% ^2 A3 ~& |3 @3 E- V, B
$ `! i2 }9 w( V- X进阶篇（共113学时）
/ @' b4 I8 Y, b8 {（课程大纲）+ M4 I+ W. c6 t. X" M7 D
《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）
& y0 N' Z: o$ A) i0 R6 ^第一章：Seaborn可视化库（免费试学）2 E j) |* u2 @8 O6 ]8 K
第二章：降维算法-线性判别分析
) @' \) o2 x* h/ Y% J第三章：Python实现线性判别分析0 N. a: q* h; v
第四章：PCA主成分分析
9 ~4 T+ W6 A3 ]! k4 R; [- R6 S第五章：Python实现PCA主成分分析7 T4 D/ ]- S. X* A1 R! G
第六章：EM算法0 [' s8 C$ S& b1 ]
第七章：GMM聚类实践! _ k8 G0 ], s& M- x: @5 \: B' Z
第八章：Xboost算法/ A% R U Z2 L# e
第九章：推荐系统
/ p! f# I7 k/ M- f/ p/ i第十章：推荐系统实践
" J) j$ M5 g8 j- ]* I( w第十一章：贝叶斯算法
* `* t2 k6 }: l3 q1 U5 X第十二章：Python文本数据分析# }3 Z5 l6 b3 U) k9 ?
第十三章：KMEANS聚类% r; ~2 Y5 F: _- b- v* }7 U" v8 a+ ~
第十四章：DBSCAN聚类! o. o/ ]2 R* k" F* I6 R+ o
第十五章：聚类实践
; ^ w5 q; A6 v第十六章：时间序列ARIMA模型
1 D- f" m* @" i1 \第十七章： 时间序列预测任务
3 h* [0 E/ {4 B2 J# V第十八章：语言模型# q5 {2 c4 C& k3 }/ K+ Q
第十九章：自然语言处理word2vec; N V9 |( k4 I" H S( i# g
第二十章：使用word2vec进行分类任务
- B4 F2 e2 {# H2 i% s. s- }第二十一章：Gensim中文词向量建模6 C# D; u/ e( Y% j# H
第二十二章：自然语言处理-递归神经网络
- f! I1 U" ]/ m% i9 Z/ L第二十三章：递归神经网络实战-情感分析, ]2 g& R: Y% E7 B& m4 |
第二十四章：探索性数据分析-赛事数据集分析
! O4 }! ?1 \- K% |5 R第二十五章：探索性数据分析-农粮数据分析
: d& d! H! |- S7 c2 f即可报名学习
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. B# D: S7 }* l4 h. C& G拓展篇（共88学时）$ @5 D, B7 h* _( G
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; x, O: k0 Y$ S" N《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）
, b' U+ t# ?0 A7 N第一章：Python基础（免费试学）& Y) |- Y0 I3 e1 [. t! U; a
第二章：科学计算库Numpy
& N2 x, [6 `/ ?. o& A3 c第三章：数据分析处理库Pandas
; R! g: ~7 @8 m6 ^2 D5 b3 U7 {第四章：可视化库Matplotlib2 |% U) h# C2 E+ @4 N+ Y6 B, q, Z" o
第五章：Seaborn可视化库& Y, {; i" ~. s n8 U
即可报名学习4 [& t! g5 h2 \/ X! Z' |' g8 D ~
$ P# x3 Y8 ]- ~7 C' r% W+ s$ S+ S
课程特色 B+ r& w% Q& D; Q6 J9 f9 f7 c
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- ?9 j ~. ?* {3 e- 学习周期——两个月（学习建议：2小时/周）% a. U) ]; y5 k$ ]5 Y7 M
- 课程收益——快速掌握机器学习的基础知识；掌握机器学习的四大主流库；独立完成项目实战% Q# x' a) t% o* u! O
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适用群体7 c# F* n, f4 H, A+ {$ N
% o! }7 Z& d; ?+ A- 零基础学习者( t: E$ v7 e1 H& @
- 机器学习、深度学习爱好者
& V- \2 }# X8 Q$ K% e: Y3 X - 科研工作者，特别是打算迈入人工智能领域的工作者
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你将收获
" c& F* @1 j# X- c, x# t; K; h
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- 快速掌握Python库的使用方法并进行实战演示。
7 U- F% {& G" E$ d - 实例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。* J; U. P7 L) M
- 使用Python库完成建模与评估工作。0 ]8 F2 g9 ^7 V
授课老师
3 A" {. {& v; v0 [作为主讲人，唐老师将多年的机器学习经验和Python使用技巧分享给大家。因此课程传授的不仅是知识，还有思维和方法。
' ~0 G( d: F+ b# G8 N
2 U) _0 O& M# a特别提醒
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注意事项
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& W, {8 I6 m1 ]9 p来源：http://www.yidianzixun.com/article/0M67ZM9Z! _* I( Y' r* |. d
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发表于 2019-5-27 07:08:31
