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/ `8 D; d" y% `1 x2 V5 f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。
! @1 j9 @% I- f% s# G! W
: W9 I; f" e* \$ f/ OPython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。 S1 c2 n9 @$ m+ \
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：
1 L! Z) Z' o2 ]( k6 q+ R4 |
$ }6 @: r4 G. f! E1 z0 y* J* }- 科学计算和数据统计; s8 u8 L7 V6 L" O1 Y+ _
- 教育教学
6 f2 e$ D. g1 h" e0 O - 用户界面开发2 h" O6 L; V( t# q; R+ ?
- 桌面软件开发3 B7 i- Z' V/ Y# Z- v
- 游戏开发# [0 x* X0 n4 x) o* k8 O+ _
- Web网站开发, l3 {; o1 S0 W% d
- 后端开发4 k \; V2 [. r* p
- 维护脚本编写$ Y" t6 q& x$ I( p/ S
- ……5 {& j Z: _2 y1 c
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。- V! _" M. `' y, ]& `8 n2 p
! J" @9 L- C8 {今天我们就来讲讲什么是机器学习
' Z' Q# t o& i2 n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。
N4 a( A) b8 W% R y( f" y. w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。
5 a& c# e1 N: h: Y A比如，就金融来说
0 X" B3 o+ P9 `9 `" R可以通过爬虫技术获取股票数据；
$ m- j/ n7 c- ^, ^, M& g) I+ E% F0 I可以通过文字信息进行文本分析；
" e. H; w: }6 F5 b* i可以搭建回测系统；' Q. ?& e4 b2 d( p }, h; F
可以开发交易平台。
1 s0 M7 g' C, d8 F( _9 o 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？
$ [$ O! y* P6 i) J- o/ f; C" G, U3 e- V（一）搞定Python：9 h% n/ Z" i* |$ a
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；
* {: i1 \ P9 o8 o, Z! R* x: N（二）机器学习算法：) z7 w# A' @+ S( ~0 g4 I
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；
0 z4 W# P( p( @（三）熟悉Python库：
4 O* n$ Z* t9 R- s8 e5 W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。
- n, W4 |! E6 q2 D8 ~（四）案例与实战：
' A# c! O# _6 n2 Z0 s' Z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。. c; `0 C c7 W
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。
* J g; a6 J- a& V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。 O; ~4 Z" {# T; c1 A! n
$ E+ B$ z' a$ y# _/ \
相信，每天都能感受到能力的提升！
8 I3 h1 \' P5 ] T《Python机器学习》系列课程介绍
, \0 o/ r( {5 I基础篇（共131学时）4 p$ u/ k" n$ T3 c* a
（课程大纲）
) s2 r; `$ [- J' D《Python机器学习实战课程》（¥398）0 N1 g- ]( j- S2 h [. f- v
第一章 AI时代人工智能入学指南（免费试学）
& L1 B L$ M- ?第二章 Python快速入门（免费试学）
, X* J2 N2 J0 J- _1 o' |$ B第三章 Python工具：科学计算库Numpy
: e& L. [, u. | Q" g$ K第四章 Python工具：数据分析处理库Pandas
* g* U8 u" \3 u5 L6 j( V C! A第五章 Python工具：可视化库Matplotlib6 B; i( f& G% c- h
第六章 算法：线性回归算法7 F7 _- @9 |" p" m% b ]2 j& M
第七章 算法：梯度下降原理
/ ?; O3 G) d* ]5 G" ~第八章 算法：逻辑回归算法
# `( V6 g1 m* p2 Y第九章 案例：Python实现逻辑回归与梯度下降2 r' |, |8 w" ~4 ~, H) T5 a
第十章 案例：使用Python分析科比生涯数据
. ]( g- ~" w& Q; U& J) ?3 N第十一章 案例：信用卡欺诈检测& Y j5 _7 R; p3 I
第十二章 算法：决策树
. k5 K' z' X& J0 B8 |第十三章 决策树Sklearn实例
; ~8 ~; s( F; `( W# X. ]( `; A" [第十四章 算法：随机森林与集成算法
( E& r9 C4 W+ S# a% k( r- h" ?! |4 R3 P第十五章 案例：Kaggle竞赛案例:泰坦尼克获救预测& a Y0 s4 u3 J ~- ~
第十六章 算法：线性支持向量机% q0 S. x& L O/ Y4 d/ d/ L0 i
第十七章 非线性支持向量机' k6 T, w3 F3 S
第十八章 支持向量调参实战
! Z) \) l9 [7 O. P7 }0 Q( C0 y第十九章 计算机视觉挑战8 C3 h9 B, A5 W' a2 ~: U; q
第二十章 神经网络必备基础知识点
1 C% G6 Q. y0 Q* D% Q# r4 I第二十一章 最优化与反向传播
* p, s& p# n) v d. t第二十二章 神经网络整体架构 8 Q0 B( b0 |9 ]! Q
第二十三章 案例实战CIFAR图像分类任务 9 `2 P D; m+ W. n# t' N
第二十四章 Tensorflow框架
5 E m! T+ X! ^! S3 p o第二十五章 Mnist手写字体识别
) S: W# c7 T: ^第二十六章 PCA降维操作与SVD矩阵分解
+ d9 n) m n% S- W; X3 H- @$ e第二十七章 聚类与集成算法
+ p: C; ]4 U. `9 T第二十八章 机器学习业务流程 7 t+ Z7 T/ e7 U
即可报名学习
3 r n$ o' Y5 e9 v0 z" ~
7 q. n2 y, M+ U: A$ k2 |4 b进阶篇（共113学时）
1 K5 q/ T; n8 U) d（课程大纲）; v' A( P: ^# v/ b4 J. F' U0 M
《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）
) d6 _0 N& O; h第一章：Seaborn可视化库（免费试学）( C$ K, B! i, ~, o, B' B) ]# M
第二章：降维算法-线性判别分析
7 w* f) |; g$ m6 S9 s' z% t第三章：Python实现线性判别分析. }) E+ ]" H0 U
第四章：PCA主成分分析) e; x0 g B, p, D4 P
第五章：Python实现PCA主成分分析
; a! p$ _! N" r. k; Y( W o* [第六章：EM算法: _7 Y/ N+ q: Z
第七章：GMM聚类实践0 q2 R$ J' J O+ Q/ M
第八章：Xboost算法
- y$ F0 ]' G. G1 T$ n* s$ u Z第九章：推荐系统) j" p) U3 c$ b
第十章：推荐系统实践
X1 F4 T% Y& {: n7 y第十一章：贝叶斯算法
4 }8 o, d2 R' p! d3 x. ~第十二章：Python文本数据分析
; r% c9 s; x6 O% A2 {0 d. }, E第十三章：KMEANS聚类1 p1 e! @0 S {8 o# K- N6 Z7 Z
第十四章：DBSCAN聚类
; y, U0 F1 B) g/ S" O0 ^$ `第十五章：聚类实践+ x0 X, U$ y% D0 g9 T
第十六章：时间序列ARIMA模型3 Q! K8 J: {) P9 K, g* Q1 x+ P
第十七章： 时间序列预测任务& ~8 T9 o L; e! n7 p
第十八章：语言模型& i) ]& N9 v: Y+ D
第十九章：自然语言处理word2vec$ p" W$ Z- C& c$ {
第二十章：使用word2vec进行分类任务
( c2 z- ]9 Y9 [ B; r+ \第二十一章：Gensim中文词向量建模- x9 Q5 i3 W( G$ A
第二十二章：自然语言处理-递归神经网络' `- x4 O2 g, c* @7 Y
第二十三章：递归神经网络实战-情感分析
! l9 K5 g/ |! q7 f第二十四章：探索性数据分析-赛事数据集分析
9 T- @5 F2 z! @* J# ~, I" q第二十五章：探索性数据分析-农粮数据分析. q1 M7 d) Z& F; {( J! G' v- b$ @
即可报名学习
/ J& V o- K6 Y: P3 I# l- z) M8 A" f% s# Y, D+ Z% W
拓展篇（共88学时）! L" S# U, g) I, `; Y
（课程大纲）9 @* Y# t6 {! A8 x2 c
《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）
: T, ~1 |5 X$ p) E8 N+ t+ T k第一章：Python基础（免费试学）
+ |# ?) X. s2 [- D第二章：科学计算库Numpy- } k6 A4 [1 v' p
第三章：数据分析处理库Pandas
# Y: K: u5 g+ H9 \% I2 n第四章：可视化库Matplotlib
$ B% K# X* L- O& F* P第五章：Seaborn可视化库
2 n4 J! O" _* @5 V4 I即可报名学习+ ?7 z, Y; Z: o' a: g
* U! ^0 j, c0 l4 j! O) t( Z! E
课程特色! Z3 a6 m2 R+ O6 e3 V) V+ L, Y+ @
. ^7 C" X J. q; g& ~6 k; U4 v
1 Z% s0 p5 X! F% A- Q- 学习周期——两个月（学习建议：2小时/周）+ R' Y. _3 P& i9 L; _
- 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
4 N+ p, a: ~6 J. m; G9 e7 | i( o$ g' Q! F; @5 t- B% e$ ]9 G$ x
. E0 P) F7 l1 {2 A. ^ _7 c
适用群体
' O3 P$ s( N* `/ |: X' Y) t. _ d9 e$ v0 o% @' V' g
- 零基础学习者
- o5 {7 _* v* }" F - 机器学习、深度学习爱好者
6 g3 D/ X7 A% d8 }9 U - 科研工作者，特别是打算迈入人工智能领域的工作者1 p% w% a5 l5 _4 z4 a. K
$ L, u- l R V! m; r
+ k/ M6 i; b8 v9 H4 T' b+ g' o- o 你将收获5 p9 y% r: p) i5 Q% Z
& V$ t Y. F+ t: o4 t& t; R" s
2 P! i, V- y- b: H! ?7 ?- U$ v- ?9 d) R
- 快速掌握Python库的使用方法并进行实战演示。
: {/ a: h, {$ R" k- r* k: ?- i6 X - 实例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。
# B, ]: a C: F! h! u$ Q" C7 w - 使用Python库完成建模与评估工作。
- r0 u! L: P" I) R9 e* k! ` 授课老师' s! ^4 T* j* n# {6 ?. h
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。: q$ K5 @: x' z e" d# [% s4 S! M
: K3 c4 G4 W5 V- K% l4 ^! y特别提醒4 p( M2 |" }) D8 d% Y& J: {4 x7 ?
基础篇
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发表于 2019-5-27 07:08:31
