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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。
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9 n5 e+ v& n X4 XPython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。3 \2 w' s+ G& Z8 t2 j$ Z" ]' K
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：7 n/ K% \5 v) ?. B4 v
; Q6 |3 k/ q, Z- 科学计算和数据统计% L7 p. d( ?# H7 a$ U& j* C+ q
- 教育教学
4 x8 G2 Q2 ?% [6 {% e - 用户界面开发
9 u% }/ Y' [; z& J4 k+ l - 桌面软件开发7 ~9 |6 g$ Y& L# H
- 游戏开发# L9 t' Q# M- w3 V$ [. N. E
- Web网站开发
% b1 {% |) A# A6 Q! W; N - 后端开发
9 M! q2 [" Z4 `+ E- x2 d - 维护脚本编写$ X# `% [ E* f
- ……
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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。* z: s* l S4 W9 T0 X+ r: E
8 Y }' q% {$ G* G% F今天我们就来讲讲什么是机器学习0 e" s* @/ F1 t6 {$ ~! q
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。
( _. R# Q3 f, q" u' c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。
: z% Z K# P) t* G/ Z3 s比如，就金融来说! K9 V9 A- H+ |/ J. Q/ u( W, {
可以通过爬虫技术获取股票数据；) k6 s1 w4 I) o7 F% M2 K
可以通过文字信息进行文本分析；2 R* ?/ {& s7 J; N1 Y- ]
可以搭建回测系统；
( K. Z( \2 `4 C- y; f5 w$ O" |可以开发交易平台。; P' L6 v R6 ^: Y
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？
+ Z$ ^- ^1 ]: l, n' i（一）搞定Python：: E5 } k- e2 T, t: V
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；3 z; I- l5 @) w* n
（二）机器学习算法： |9 ^4 P3 s# 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；: w" H$ X- p; `4 o) O8 q: Y J
（三）熟悉Python库：
/ B* X( k$ t$ Y/ Q9 C, V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。' |& ?4 Z+ p. Y5 H
（四）案例与实战：
" S3 B O% ?) @& _/ ]' l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。
r) G( k3 g0 A7 F 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。
! p6 d# A' Q5 B% B5 n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。
7 q E9 W2 _ [6 a3 Q1 Q
$ {/ Z A1 y+ J) A相信，每天都能感受到能力的提升！
3 H/ U# v e% d3 V8 n《Python机器学习》系列课程介绍
3 M! f5 t* p% f, n$ S基础篇（共131学时）' H0 X6 ?( M9 F
（课程大纲）6 i, Q0 I3 K/ ~
《Python机器学习实战课程》（¥398）
9 q5 c2 ?/ K b$ @8 O( x第一章 AI时代人工智能入学指南（免费试学）
) L U) n/ H& M' v- i第二章 Python快速入门（免费试学）
" c6 g: q: V1 f" k# k第三章 Python工具：科学计算库Numpy' \: h% |5 n* I: V/ B
第四章 Python工具：数据分析处理库Pandas
2 }( W0 n& q# {" k1 a7 v第五章 Python工具：可视化库Matplotlib( z0 x; k2 f- i8 x. ^8 m
第六章 算法：线性回归算法; R6 z- Q; `' s6 V7 [+ A
第七章 算法：梯度下降原理1 C$ N) a, [1 ~/ O
第八章 算法：逻辑回归算法7 w# i1 H0 x. W1 w8 I
第九章 案例：Python实现逻辑回归与梯度下降: u( F# B. Z c0 L9 N, ^" n8 a4 s. m
第十章 案例：使用Python分析科比生涯数据/ M8 v' C: \) B5 U8 X& H1 h
第十一章 案例：信用卡欺诈检测) ~( T; \ i4 g. u: F
第十二章 算法：决策树3 G( h8 z7 q* t) A
第十三章 决策树Sklearn实例! X7 R3 Y- \) q$ W
第十四章 算法：随机森林与集成算法
1 h4 A! L3 P; F2 e& B( d第十五章 案例：Kaggle竞赛案例:泰坦尼克获救预测
0 }" W9 e& L& v- V; h7 g2 R第十六章 算法：线性支持向量机: k! z. d2 y: v/ ] m. D+ g' ]8 }3 S
第十七章 非线性支持向量机
1 {6 Q; ~) r1 w* {3 f第十八章 支持向量调参实战 g6 p" c0 P" p0 {
第十九章 计算机视觉挑战
" B% X2 i( z* d0 ?; b第二十章 神经网络必备基础知识点* d0 j/ |+ e* F9 j2 z/ P
第二十一章 最优化与反向传播
) \0 }, u8 K! p3 e( K3 R) P! J第二十二章 神经网络整体架构
5 ]% a+ G" j# _! W2 S) h第二十三章 案例实战CIFAR图像分类任务
* g" a Z! g% V1 q# T# p' v第二十四章 Tensorflow框架
7 r4 O4 n1 F* t+ e1 W第二十五章 Mnist手写字体识别 / s; c- f& J/ G q
第二十六章 PCA降维操作与SVD矩阵分解 $ v! \: Q7 P# I9 j) e0 G( N
第二十七章 聚类与集成算法 / [; ~, [* l: |* D! [, q
第二十八章 机器学习业务流程
+ H, g# @+ f- c即可报名学习
0 |' U" t9 R- l' X+ Q4 n" C3 ^' \: s- |- p/ M0 _
进阶篇（共113学时）
& t* Z) F5 ~; W3 P8 I（课程大纲）
. R2 Y) h3 ?. z《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）8 a* K4 `) W4 E
第一章：Seaborn可视化库（免费试学）
7 p/ A m3 V& K4 O1 `; B8 s第二章：降维算法-线性判别分析. K2 X, z. Q! i: B q0 _* f
第三章：Python实现线性判别分析 C% o8 e$ `4 f! F0 ]
第四章：PCA主成分分析" y4 R5 O: U: ^
第五章：Python实现PCA主成分分析
$ x) H# G$ t7 |6 J7 L9 {) m! o8 E第六章：EM算法2 b/ L6 I% U' F2 N1 B' f
第七章：GMM聚类实践$ `* T2 v- C0 C) u. h2 D4 t0 V
第八章：Xboost算法
4 V, o |5 e+ ~第九章：推荐系统
" Q# \% k z* L: s1 c第十章：推荐系统实践 r) v* k8 A( L. x
第十一章：贝叶斯算法1 P5 N& G( m$ l8 Q& y
第十二章：Python文本数据分析
$ N- `/ j3 c" g5 Q7 Y第十三章：KMEANS聚类
; }; ]3 S! M3 J0 C8 C: l2 d4 l第十四章：DBSCAN聚类
3 m: N1 Z3 b( e# {第十五章：聚类实践: n' o$ ~1 i' S3 g3 Q$ A" }# } @/ v
第十六章：时间序列ARIMA模型2 i0 p1 }) t6 O8 |. ^: _/ l
第十七章： 时间序列预测任务3 l7 j, v- U( k
第十八章：语言模型
- a, e' e) B" ?7 j第十九章：自然语言处理word2vec
: t+ o1 O6 ^ A2 n$ b- s第二十章：使用word2vec进行分类任务
% X$ R, a" a" ^, d( ^第二十一章：Gensim中文词向量建模
& a! [7 M0 z1 q. u2 n! y. v6 J第二十二章：自然语言处理-递归神经网络
8 Y# _& f% e* W! L第二十三章：递归神经网络实战-情感分析. V9 |4 E8 X8 i% V6 M0 c
第二十四章：探索性数据分析-赛事数据集分析
" e/ ]7 t* B8 E1 K' f第二十五章：探索性数据分析-农粮数据分析
+ p! N: {& f. @( q3 L即可报名学习2 {: r( l* w1 t' N
, @0 j h% b1 x
拓展篇（共88学时）
: {% A, X# A% i6 r2 F（课程大纲）2 Y+ b& c& l" p8 `4 q* j2 O! M
《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）; D5 p4 G" Q% [; V
第一章：Python基础（免费试学）
; X/ K( n5 s" q- R# K6 o第二章：科学计算库Numpy
" \0 A" d) E( P( W" R. P( A/ |; m第三章：数据分析处理库Pandas, q' I$ e5 d2 i# C9 L# U
第四章：可视化库Matplotlib. A3 R) R* l U% z! |* n; T
第五章：Seaborn可视化库; n ^" a- j8 [& [, I
即可报名学习' ]9 S) n* H! |0 m* Z
/ n7 R( ]+ v p5 b, s Q4 c: f) r课程特色
% q3 T0 K: y1 S8 R; K. a9 p* W$ c6 ]9 |* P% O- |
4 g2 a% J9 J' `2 L; F) `- 学习周期——两个月（学习建议：2小时/周）
8 G5 I) i/ J) `; h; j J - 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% P" `8 F" R1 u$ Q ]/ G- W/ ]
1 U& \7 w4 h2 h8 f8 Y6 x. p4 K
* d( A% W! D3 q( T2 x
适用群体
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0 J* Y* }7 ` l$ T _, U* ^* W! J% h- 零基础学习者
$ G3 g, m4 N# `# V) u C - 机器学习、深度学习爱好者4 a$ J; z. Y# O/ |, Q
- 科研工作者，特别是打算迈入人工智能领域的工作者, Z( ?% Z5 X2 ]* C9 ?3 w
1 Y1 h, Q: q+ @6 \% G+ h5 }5 E$ M# _0 N) n4 F
你将收获% K) H0 m }% l2 y3 x. v
; M8 `" I. C! z; Q; Z9 l
; Y$ j7 ?: Q+ e9 d$ T
- 快速掌握Python库的使用方法并进行实战演示。6 g, {$ ~4 T0 H
- 实例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。# y1 t- W. W8 x* K7 m
- 使用Python库完成建模与评估工作。/ P9 w6 T2 j1 Q
授课老师
1 y3 |+ b- g3 s- f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。2 t3 Y6 O* o3 n3 [. u
0 m; r$ [. C% _特别提醒% `9 J. ]4 H7 ?' \& F7 X4 m4 ?+ L
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进阶篇
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1 u9 P* m9 F( j U来源：http://www.yidianzixun.com/article/0M67ZM9Z
3 v( I/ c+ |: h2 g" r2 N免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！ |
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发表于 2019-5-27 07:08:31
