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 7 D+ a2 E1 t0 {8 k- d& V6 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。! C0 y& D0 v! x4 z
 4 S6 |! F# v5 r. k0 P8 P
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。
6 w' |* Y% s* q. D4 c: I1 H. r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： r) R+ i0 H. y0 Z+ P7 f: ]
5 v) ]4 j+ `3 u- P( g
- 科学计算和数据统计* f5 j6 \+ u2 z" u( s, n F
- 教育教学+ ]. J! @+ [) d% L+ Z0 W
- 用户界面开发6 z: N# G4 ]9 |: {+ m
- 桌面软件开发
; E' E+ l3 `& B* ]) m1 ~$ a7 }1 y3 D - 游戏开发
, ^8 k* a0 b }2 \# Z b: M - Web网站开发
2 A) z) T4 z- f r - 后端开发
$ B' H: K$ Q, D5 b - 维护脚本编写
( ]) W, Y0 ~# c) U# I- _# F- u - ……
' p% n$ i% o. @8 L L" N 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。
2 _" a' y! L6 k) q
/ i' E8 y; V( V# a今天我们就来讲讲什么是机器学习
" ]* q" Y% I6 [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。+ Z0 N, V2 h1 k; M Y) X$ M
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。
3 N+ D# A3 }1 _- T# u. B: j比如，就金融来说
1 A% v' {9 e7 Y2 u) ~7 q1 n% s可以通过爬虫技术获取股票数据；
8 ~1 R( v# l5 s" x0 S+ G可以通过文字信息进行文本分析；
) l9 Y4 ]" ~& ?可以搭建回测系统；2 ^; n+ |0 O: d8 o K$ _
可以开发交易平台。
9 d' n2 r% \ q9 u( \9 Z7 m 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？
8 n! z& d6 a0 E# w（一）搞定Python：
$ A. y+ e* i# z( y: Y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；$ s* t, h1 L+ r5 Q, v
（二）机器学习算法：
( H0 y) L5 R# K/ @+ K2 A- Y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；
& P0 _3 d( y7 I1 t2 j. {（三）熟悉Python库：; Y/ n2 h- h$ {; i2 _ W6 V9 q
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。
3 E5 Y3 {3 \ u2 z1 E（四）案例与实战：7 f4 `: ?0 }; A7 W
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。 d9 F3 X& V/ W7 i5 }' e: W, U
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。8 M0 t+ v7 |5 V, ^( O5 g y
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。% s/ Q( g7 l2 l/ l0 ~6 s
$ a- b: j, Y2 W' C; ]" |
相信，每天都能感受到能力的提升！
7 k9 @% A7 s" N" ?! X: f4 U《Python机器学习》系列课程介绍
8 I2 K( U3 f R7 n1 F基础篇（共131学时）- B9 ~* u2 t( h
（课程大纲）
8 R7 K; D6 j q. {5 \《Python机器学习实战课程》（¥398）( K4 M6 e1 a$ s
第一章 AI时代人工智能入学指南（免费试学）& d+ U1 U8 ]' I) z! X
第二章 Python快速入门（免费试学）8 q( h2 ], D* K0 P" K9 g: o9 {
第三章 Python工具：科学计算库Numpy
- x0 s: c/ Z2 C7 q5 _第四章 Python工具：数据分析处理库Pandas
3 J; H6 H2 L" A4 W1 Y- o# K第五章 Python工具：可视化库Matplotlib) w4 N2 H& J/ m1 U
第六章 算法：线性回归算法8 S$ w' d; G. H) n' m1 `
第七章 算法：梯度下降原理) \7 j& N" }6 f' A! I- c
第八章 算法：逻辑回归算法
& y& J3 m! k: G第九章 案例：Python实现逻辑回归与梯度下降
9 W3 E. b+ q" l+ G, p第十章 案例：使用Python分析科比生涯数据
; s2 j3 j6 p8 W+ K9 b2 t第十一章 案例：信用卡欺诈检测" Z" D6 W9 \# k
第十二章 算法：决策树
/ r9 L$ i5 E/ |9 H第十三章 决策树Sklearn实例1 _; [9 h6 \6 I* u. f
第十四章 算法：随机森林与集成算法
h+ n! D( x- L: e第十五章 案例：Kaggle竞赛案例:泰坦尼克获救预测
3 F: H' K8 w# A$ H第十六章 算法：线性支持向量机
8 _4 I$ S4 q7 B7 D2 r1 B' ~7 P# T第十七章 非线性支持向量机
4 _. e0 d6 f2 o第十八章 支持向量调参实战$ u. ]+ y* j3 q. `4 v3 h
第十九章 计算机视觉挑战
6 [/ @" J V1 z3 T- D( U第二十章 神经网络必备基础知识点6 ^( f! \( p0 d( D$ S
第二十一章 最优化与反向传播- G& Z/ v, J9 f
第二十二章 神经网络整体架构 3 @7 S- I8 N! @* Y5 Z1 k& a
第二十三章 案例实战CIFAR图像分类任务 + {8 w7 @( ?( Z
第二十四章 Tensorflow框架
! `. P6 |( t: v6 x第二十五章 Mnist手写字体识别
3 P) o7 R1 a3 E第二十六章 PCA降维操作与SVD矩阵分解 : s$ q( F% Y! Y2 e( x
第二十七章 聚类与集成算法
; d$ @1 O3 V' V4 N: u第二十八章 机器学习业务流程
9 W( J# I) |4 _3 x即可报名学习
, d8 a( o5 x+ B7 L+ I7 K& `
; E! z* g8 E4 B% W9 n进阶篇（共113学时）
5 g" l. \! v7 q% d* I1 |' T（课程大纲）
7 K' U1 y: K3 R6 G《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）
5 Q7 M2 V& f% k# R; O* l第一章：Seaborn可视化库（免费试学）
. j4 P8 C: k3 K* T4 Z$ R第二章：降维算法-线性判别分析0 \* z- A6 F2 F. K0 V d9 J6 x' R; g
第三章：Python实现线性判别分析8 n7 X1 d0 T `+ f( m/ B
第四章：PCA主成分分析
: P! U2 Z/ a; a( V0 Q/ O( J& |第五章：Python实现PCA主成分分析
) m2 o- W* z1 i, R5 w8 o& f第六章：EM算法
2 S- z* F2 E) _3 A9 [" z3 v第七章：GMM聚类实践. u9 h) @, T' ^( q+ y
第八章：Xboost算法
6 G: _: f1 H+ m7 L4 u7 g1 @7 S第九章：推荐系统
1 t5 ?6 q- g( B' `$ m第十章：推荐系统实践
, Y; Q& p( t. @9 w) y5 _第十一章：贝叶斯算法
1 N5 ~& I7 y" P* @ x- O第十二章：Python文本数据分析
2 i7 j2 f! _/ [% b' e6 D第十三章：KMEANS聚类/ i1 P1 q5 \! C3 z1 _
第十四章：DBSCAN聚类
7 g0 N; \& m: T3 H/ D" E( ~( B' K第十五章：聚类实践9 K5 s' K+ Z8 J( p4 @
第十六章：时间序列ARIMA模型
& [: |0 e5 [) g6 _第十七章： 时间序列预测任务2 Z" n3 x6 s6 I) ^
第十八章：语言模型
" k9 L' V- p# M' H/ i8 F P第十九章：自然语言处理word2vec
, Q2 }# Z |4 |* U第二十章：使用word2vec进行分类任务+ J$ o" q, O& W' y
第二十一章：Gensim中文词向量建模
* R$ l5 b6 [/ E第二十二章：自然语言处理-递归神经网络1 A% `1 ^' {7 C: u
第二十三章：递归神经网络实战-情感分析
0 J1 H2 J& J1 }1 `' o第二十四章：探索性数据分析-赛事数据集分析6 K, B, d" y& i' P4 g
第二十五章：探索性数据分析-农粮数据分析 O+ ]4 @+ J; t5 ]( Y) g& P
即可报名学习
+ c$ n3 L4 q% N7 b2 b; n* ^
% ?& X# O, M, i3 L S+ `拓展篇（共88学时）
7 z4 H# J0 {/ Y3 a% v9 Q- f（课程大纲）
, L. ?$ P$ m! B/ @5 h, Y0 m6 S《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）
# d" Q% f, [ f# G# o3 K第一章：Python基础（免费试学）, e- E3 `( p1 q5 Q, p
第二章：科学计算库Numpy
S1 [* H: y! {9 S4 F/ Q0 D& X* Y第三章：数据分析处理库Pandas; u7 W! |3 @# i
第四章：可视化库Matplotlib, @& K+ Y/ P6 c! B. x7 F
第五章：Seaborn可视化库; B$ l$ V }' P4 D! Z; T
即可报名学习& [+ n5 M) h3 w4 L. `
0 y3 G* [9 }# ^9 D' J$ D
课程特色
; |% C4 r! u3 K! @7 I* y0 K S/ F& T r( m& r
# i9 }' V7 Q) ]
- 学习周期——两个月（学习建议：2小时/周）; R2 j0 Y3 b- H U! b2 s$ n+ c4 P
- 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
" s* ]( J3 V; O- ]" I& p& z( @3 ^% e$ {$ a1 t$ b
7 R. z! ~/ W$ y5 W" p' ~" d
适用群体
: q* @7 @" M6 y& D h9 s1 [3 Q! b' }) Y( k
- 零基础学习者
+ D2 s1 {" m: f" K; S1 W - 机器学习、深度学习爱好者% u7 S. r; o: a) B+ Z
- 科研工作者，特别是打算迈入人工智能领域的工作者
* n- f8 b: O/ Y' q3 I( ^1 ^" R) o& R" d/ `. f
' j2 n2 y8 J7 U4 J. M/ W( W
你将收获
5 W0 Q1 B/ {% Z" _9 i3 ?
9 t* [% x$ m3 H) U2 {
; {7 N* ^1 }/ ^/ w* H! O; G- 快速掌握Python库的使用方法并进行实战演示。) ]7 L2 H( f, d! h2 T V
- 实例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。& X0 N/ S& k8 P# V5 k
- 使用Python库完成建模与评估工作。0 C( A; L0 E% k3 k) \
授课老师
4 j2 i( _, F; P8 ]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。7 p& A3 t0 G' `( x
2 J$ Q+ d; a& J- n3 [6 m2 |( P+ e特别提醒6 ^! d, b4 K" o% F3 d6 I
基础篇
6 l j; G: _$ r6 J) P( \8 d; i7 k( j' F: J% H- l# E7 L8 J
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进阶篇; c W) `: c6 u: F& m
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3 h2 v: c' Y; Q* C注意事项
2 V0 I2 j0 I5 K X B# u8 @②课程有疑问或成功报名均请联系助教☟$ k8 x& e( ^% k( C+ o
7 [2 [! U; @9 @+ Z2 ^2 i2 _来吧，点击下方“
~& x# }3 e2 k& J% i来源：http://www.yidianzixun.com/article/0M67ZM9Z/ D2 A% B4 t4 ]( k8 D# n, A
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发表于 2019-5-27 07:08:31
