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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 Q- G/ B. b1 m# s- Y / m+ C7 h9 l! u' l5 q0 q( b
Python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。- z. ?3 Z3 A4 F# ? X- q% Q. J: j7 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：
: {# M. _6 x# ]8 X! K
# G. J2 v i# k- 科学计算和数据统计
e+ g8 p Q' b0 g - 教育教学' j# ]' i2 @: @ P' b0 w; V% d! s( N
- 用户界面开发$ V( U0 L+ T1 ?& ?
- 桌面软件开发; R- C: P' [) M, h, b+ D
- 游戏开发# z) J# Z% @+ v4 P, M- F. O
- Web网站开发
- S# I* [' D* H" c6 n0 Q - 后端开发* @9 g+ I) q7 A0 c, x# m4 z
- 维护脚本编写: Y, t, q$ C x) s* O* I& X" Z
- ……
. \+ F9 \1 v+ {: Q7 b- u
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。
) ^5 y) [- X! c. l) _ $ z9 {; o+ u z( K" H
今天我们就来讲讲什么是机器学习
3 Q. R! Q( I1 d, O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。. m$ T8 U* i% B. W/ n
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。, C$ q0 _7 O9 {, k) ?* u6 G1 A
比如，就金融来说
, c- J1 @, b7 [! K; s可以通过爬虫技术获取股票数据；
' p( b0 C# @. \: n! B5 [可以通过文字信息进行文本分析；2 _( F# b$ k7 Q. s5 I
可以搭建回测系统；' ^# C6 z# S+ a6 s+ `0 t
可以开发交易平台。
7 J! M' K- N7 M. U( D 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？; H! |% r$ P- T" J& x, u# k4 w
（一）搞定Python：
& {+ t! g6 `! [: s) L8 @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 [7 X. i4 D6 C* p( z$ N（二）机器学习算法：
/ x' p* o/ W3 q/ k* r8 l# N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；! l. V/ @% c$ Z" E0 M" N
（三）熟悉Python库：( e$ G7 {/ p; s/ T7 b8 l
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。
0 h" L) F7 d, m" y$ E（四）案例与实战：
$ {' w0 G3 ?5 b& b0 [) P( z' j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。+ A' U" d3 u7 t9 p
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。
% c/ x- l4 w& f; w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。
. j) G) S- @# C( g$ o5 O" D, F1 q7 S: h
相信，每天都能感受到能力的提升！
; _1 f. q" K, \- Z! ^5 d, V4 P《Python机器学习》系列课程介绍 x) A: P) D% d/ O8 I2 g
基础篇（共131学时）) j' e6 a) p+ ^/ u* L2 |0 H( n
（课程大纲）
+ H, M6 T5 ?9 s* h《Python机器学习实战课程》（¥398）
6 H, \0 b) h' m第一章 AI时代人工智能入学指南（免费试学）; V X2 J r3 y! q* t1 a
第二章 Python快速入门（免费试学）& s; h2 U( o4 C6 A' y$ O( J
第三章 Python工具：科学计算库Numpy
5 P9 R1 N4 @' M$ `+ |- c第四章 Python工具：数据分析处理库Pandas' M; f, n( R3 [% b
第五章 Python工具：可视化库Matplotlib4 g4 S( E* ~# Q# @2 K7 o& |) Q
第六章 算法：线性回归算法& [+ _" H/ v. V* s1 R& A
第七章 算法：梯度下降原理! h* m6 Z' f. O3 y3 M$ h7 H9 L
第八章 算法：逻辑回归算法9 r! E7 J [7 @% t0 ]& p
第九章 案例：Python实现逻辑回归与梯度下降
Q# \+ Z$ Z. H2 F第十章 案例：使用Python分析科比生涯数据1 P( k& z+ L8 D+ O7 F
第十一章 案例：信用卡欺诈检测
6 Z( q k: ]7 r5 H第十二章 算法：决策树. u [/ w, P: F
第十三章 决策树Sklearn实例9 }$ w8 Y T0 y0 n- `8 F
第十四章 算法：随机森林与集成算法6 Y* \9 ?$ }: v% i3 |+ {% x* U; t
第十五章 案例：Kaggle竞赛案例:泰坦尼克获救预测& u/ E' H! i" }: B# k% P- f
第十六章 算法：线性支持向量机0 K) P3 f, E* v% a3 Q3 {8 {4 ~
第十七章 非线性支持向量机! E1 x( T5 k. B9 ~# [
第十八章 支持向量调参实战2 o& ~+ f& K0 D2 N) n
第十九章 计算机视觉挑战
/ l3 f; s* l0 C- q- O2 Q第二十章 神经网络必备基础知识点
7 c" U6 B( i, L$ U5 j第二十一章 最优化与反向传播9 q( A {: d/ H% x
第二十二章 神经网络整体架构
: Y; e$ P# o, P% U第二十三章 案例实战CIFAR图像分类任务 , q2 t. Z" U! p2 g$ x
第二十四章 Tensorflow框架
! r6 Z, E( K2 w5 l+ P' D第二十五章 Mnist手写字体识别
G" d, x. b- o第二十六章 PCA降维操作与SVD矩阵分解 ' ~1 C* W! C, C# t
第二十七章 聚类与集成算法 - a( `$ U, H$ S; _
第二十八章 机器学习业务流程
( O7 h5 ^, s! v2 y4 r即可报名学习
$ o, d0 D- Q y Q- {# ~) {$ p. ~: e: \; k! r% w
进阶篇（共113学时）
( ?9 `- q: o4 M- B0 X（课程大纲）' t3 f3 h7 Z2 z
《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）( M( L& `; s. y0 i6 s Z5 a
第一章：Seaborn可视化库（免费试学）9 e, C- ^" i4 h+ A& O2 l
第二章：降维算法-线性判别分析
6 z! x' k7 U# k, c: G第三章：Python实现线性判别分析- |& G. F# }, N" P& G8 O+ d3 L
第四章：PCA主成分分析4 e. w, y% s8 Y) c9 \
第五章：Python实现PCA主成分分析
5 H8 t% x4 k6 T( E第六章：EM算法5 L. k* z4 ~8 _
第七章：GMM聚类实践& b8 p9 H$ b! P
第八章：Xboost算法+ }2 p/ g$ \: ]! B! _: W
第九章：推荐系统
& }9 W( |) L) ~* W" F第十章：推荐系统实践! R2 n- _2 b B: G
第十一章：贝叶斯算法
& p4 [$ e$ X2 y5 B2 D8 m- Q# ~8 W2 g第十二章：Python文本数据分析
k, X- B+ s2 e9 }/ \% T& ]第十三章：KMEANS聚类5 C2 f" B8 W+ j- L
第十四章：DBSCAN聚类
- P8 u4 p" ~& t, u' M/ I" N第十五章：聚类实践
6 L: C' i3 }4 L第十六章：时间序列ARIMA模型
/ d+ |2 b( J( b0 V/ S' ?* K第十七章： 时间序列预测任务2 s1 U* t& E5 |- ?4 }, ?
第十八章：语言模型
' l" t5 S, u& `5 r- z第十九章：自然语言处理word2vec
' \, E: G# ]9 T- T! a. ?第二十章：使用word2vec进行分类任务
9 U: d" N! A# B% ?7 f7 Y第二十一章：Gensim中文词向量建模
. ^( z4 c+ y, G第二十二章：自然语言处理-递归神经网络
" m5 [! W) c4 S" Z第二十三章：递归神经网络实战-情感分析, i2 e! v7 o M( E& d- g7 Z
第二十四章：探索性数据分析-赛事数据集分析
7 j4 k7 p i2 p2 `: z+ P1 @第二十五章：探索性数据分析-农粮数据分析
; m, b; E+ U: w) { Z即可报名学习& }- I6 F1 y$ O) S
9 ^2 M0 G* s4 d. ~
拓展篇（共88学时）. W9 W- D/ _! m( K
（课程大纲）# @2 Z" h1 e" |( P3 ?/ u
《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）
" m& f* u. k1 u第一章：Python基础（免费试学）% }1 @9 ^3 O- ^
第二章：科学计算库Numpy
& `! P. M. l+ D" u& U4 {/ i第三章：数据分析处理库Pandas4 u( M6 r& S! B
第四章：可视化库Matplotlib
6 @+ _1 d3 t- t; z3 y第五章：Seaborn可视化库4 }' }' _6 s4 i; n5 u
即可报名学习/ L6 g) H, W* @
' a1 L" Q% a. W% ?7 R- c
课程特色0 Y3 @8 m5 V7 v. Y, M9 N
( l, F2 [- k( k* q. k5 |$ u; T2 o. b8 X7 a
- 学习周期——两个月（学习建议：2小时/周）$ `" ^* W5 A9 R) ~. s% g: k8 y
- 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9 [ a1 {: N6 ^2 P
# B' r, O3 Y; X& |* M/ s
4 Z; k* d- ~3 b4 u# a 适用群体; b6 d+ ]& o: X1 ~9 _1 T- e
% G8 f- @+ s, a0 B$ c2 k- 零基础学习者
$ k2 s4 ~4 E% O3 ` - 机器学习、深度学习爱好者
6 {) t w% N- _3 B% ^1 @ - 科研工作者，特别是打算迈入人工智能领域的工作者
6 R) v2 H2 I2 D8 t3 r1 o
- H6 H) q8 |! I8 U, |/ Y( {7 O% e* F0 D6 H+ G, y) q
你将收获
' p6 h$ a4 H8 {8 ~" E+ i: l+ u
; `# K7 Z& H4 U" L: K8 f& G/ h
5 d5 I1 k3 R6 q9 G# p- 快速掌握Python库的使用方法并进行实战演示。
& a7 P5 L+ k) Z. @2 U - 实例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。
, f6 w4 [) b( o/ K" J9 k - 使用Python库完成建模与评估工作。
% O* Z$ D* H- `/ j# }( T
授课老师
; ?; Y2 ?* P% I4 H3 ^8 J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。 I/ R" b2 N( ^, C3 q: G: E
& y; P- W/ h& O. ~ L8 {$ B: l特别提醒
- n1 j# p$ m; b* ?4 l9 G$ p基础篇
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4 Z7 V$ S: v5 X! r7 L5 H' P* ^评价已报名的课程，并截图发给助教，即可领取55元优惠券) n2 D' U. I4 Y5 T" k
进阶篇( f9 X4 a5 [' G \) p3 b3 I; Q6 P
0 P3 L' \4 f' C) e/ v
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4 X5 b: n5 z. h注意事项
3 e4 t9 X/ K: {- l9 A3 ?( [②课程有疑问或成功报名均请联系助教☟$ L* P" V+ A8 o( v
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发表于 2019-5-27 07:08:31
