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2 n' P3 h8 L$ t( t4 F) K6 _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。* v1 G- H7 R) K3 L7 B/ G
 ! ]7 v+ N+ I( a1 ~$ |9 G, U2 D+ A1 O
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 A& _, |6 F- 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) z" o$ I( x4 T5 T1 x2 z" m7 ^: j
- 科学计算和数据统计
) t% G7 I9 ~" P7 B$ U; {) {2 f5 x! t - 教育教学
+ v' j' V& S' @ ]9 j9 m& u8 ]% M - 用户界面开发* G' s( G) @* R4 `1 ]
- 桌面软件开发5 v. A- l, h- j- H9 J# l
- 游戏开发5 A$ Y5 ?0 i/ ]& c
- Web网站开发) H& b- }# N& G1 ^5 O+ J; \
- 后端开发
4 ^* ^0 D/ Y, b D T, v, ` - 维护脚本编写6 \* Z7 x, F5 C; v, U
- ……
* l8 Z: V1 ?9 f2 E3 _ 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。
! K( D, Z, i8 a& r6 R9 z' u- H
: N. {; f- d/ X& |# c7 e3 V. G今天我们就来讲讲什么是机器学习
3 F) C- F9 Y- I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。
9 j! u" B0 s5 x$ 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。8 C- a, a8 d: _7 Q4 d# b) m
比如，就金融来说. X" ^' t8 ]2 E8 ^% N
可以通过爬虫技术获取股票数据；
9 k8 p- u& Q# k4 [5 m/ _3 ~+ ?可以通过文字信息进行文本分析；
3 M: p! T* c8 {! x* |可以搭建回测系统；
0 z8 M7 h9 ^* [" e& Y* i! v可以开发交易平台。+ E6 A. I9 f& \8 ~$ d4 h6 W
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？
( j$ \9 F* y7 I7 p, m' Q2 @4 f（一）搞定Python：9 c7 O: H5 M# h6 C- s
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；
) s1 L6 {6 L2 I* K（二）机器学习算法：1 g+ h6 l4 S3 Y) V) Z
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；
' c6 o2 y5 r9 U8 q* d/ w! s（三）熟悉Python库：
3 `5 P2 L$ \% Z. S' `6 A: D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。
) S( j5 `) i9 C' J（四）案例与实战：
8 D% m. b, k: B% Z2 g' B! G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。
. U- x& N+ e8 ^6 |( j5 T* J( t) M 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。
9 L1 q$ X6 ]2 i# ]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。
2 S3 I# o6 l( L# [! P3 F \: g- J( d$ a9 p. O/ i+ t' ~* S" f
相信，每天都能感受到能力的提升！5 L7 i4 ?* r& E0 ~1 \
《Python机器学习》系列课程介绍
6 w. C8 |6 Y, U1 ~基础篇（共131学时）, l$ S$ c( X2 E5 l/ h% ]( e
（课程大纲）
% R# d6 C, G6 P8 P0 ^, L& ]' o《Python机器学习实战课程》（¥398）
! T ?9 U6 ]/ a' N \7 g6 T第一章 AI时代人工智能入学指南（免费试学）$ @# ^9 s0 |1 U' \
第二章 Python快速入门（免费试学）" n; N- a; O* J2 s# P* h2 d1 Z( Z& {
第三章 Python工具：科学计算库Numpy( e. D. x3 |, ]# D
第四章 Python工具：数据分析处理库Pandas
. ~& d6 `: }8 S第五章 Python工具：可视化库Matplotlib
0 J- Q# S! s1 p第六章 算法：线性回归算法
^! _" R6 S8 h; p第七章 算法：梯度下降原理
$ n/ U( K+ W+ c1 @0 |第八章 算法：逻辑回归算法
: A$ k, B) V, P7 b第九章 案例：Python实现逻辑回归与梯度下降
8 [1 \! M2 f. H5 u" {! s0 U2 T9 G0 w第十章 案例：使用Python分析科比生涯数据, l5 t8 a3 j+ s# `4 Y) m/ h% x8 `
第十一章 案例：信用卡欺诈检测3 g# @0 j8 z( `( D, G) ]6 n/ i
第十二章 算法：决策树
6 s! n w3 U; X: B Q' w第十三章 决策树Sklearn实例
0 `: E& F6 p; c第十四章 算法：随机森林与集成算法
0 C2 s1 i! E' C% b' a& u第十五章 案例：Kaggle竞赛案例:泰坦尼克获救预测' m6 L, A, R: a$ t
第十六章 算法：线性支持向量机
# R* j& Y/ N) J1 O第十七章 非线性支持向量机4 D: M$ j/ \. E$ S" V2 ^
第十八章 支持向量调参实战
; j8 \8 X: u: Z) q+ H6 i1 K/ A J第十九章 计算机视觉挑战, J! X+ e; L$ ^0 m) q5 M
第二十章 神经网络必备基础知识点
/ y: z( q. W2 i. u, u. j第二十一章 最优化与反向传播
3 |7 u2 H8 ` o第二十二章 神经网络整体架构 1 ~5 z0 _5 z( S, S4 m3 \* O
第二十三章 案例实战CIFAR图像分类任务
/ o5 V: ~3 F% L第二十四章 Tensorflow框架
. T6 w8 Y& W% {0 P! s4 i" G0 u第二十五章 Mnist手写字体识别 7 a8 p: B/ b1 I% q9 O- p* F$ W
第二十六章 PCA降维操作与SVD矩阵分解 $ Y6 Z6 A. d$ @
第二十七章 聚类与集成算法
9 E% @7 i8 J4 k第二十八章 机器学习业务流程
7 z( ~; ~+ U F即可报名学习
/ |+ a) H, }$ t) m% O8 G5 p: D3 \ k' \8 g
进阶篇（共113学时）
! ~; P$ U7 p! i（课程大纲）. y( H1 h1 m$ m7 q3 M x
《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）
* I+ y# U0 Q+ [第一章：Seaborn可视化库（免费试学）/ M+ q q* R* s1 t0 j/ u& D4 A
第二章：降维算法-线性判别分析+ X7 L" Y- a. f3 ^. V/ s
第三章：Python实现线性判别分析2 L8 ~( b& b* d7 t4 e. C0 E4 x
第四章：PCA主成分分析4 J( u1 S o1 P- f+ x1 I4 V$ @* r
第五章：Python实现PCA主成分分析) d" g" Y2 G3 r" m
第六章：EM算法
+ x O4 i* q- P, C- C. ?' O第七章：GMM聚类实践
t! x- m* V7 g! f, l第八章：Xboost算法2 e8 \9 t5 |. ]) [6 A& G: v
第九章：推荐系统" J" P- k6 E. J/ B, O3 N; k
第十章：推荐系统实践 R) k/ J# a2 c4 B* }6 s& G ^
第十一章：贝叶斯算法2 k8 W! u: |" l/ n: _. n+ d, @% @
第十二章：Python文本数据分析
* O* p8 e# ^% q- n' ^第十三章：KMEANS聚类' A' s! S5 g: i R# m
第十四章：DBSCAN聚类! \$ B, B0 e0 @
第十五章：聚类实践) f0 m+ K# ]# V0 m9 a2 I
第十六章：时间序列ARIMA模型
) f, U7 ~5 Q1 [: D$ q1 J* {0 c第十七章： 时间序列预测任务
8 Z, h& t ?& o, ^第十八章：语言模型# x. V) ]; j, j3 Y( R' I
第十九章：自然语言处理word2vec: E: S3 U% z b, Y- ^. j5 U W
第二十章：使用word2vec进行分类任务 u3 t- g. v, d4 i' D& D
第二十一章：Gensim中文词向量建模
1 ? u4 a9 w2 P6 b& H8 x+ V. ]第二十二章：自然语言处理-递归神经网络
* v: e3 {' a. P0 e+ w3 o; I- l9 n第二十三章：递归神经网络实战-情感分析
1 V2 e: X' L' q( r8 Y第二十四章：探索性数据分析-赛事数据集分析
. f# V7 L- ]3 d! h" s第二十五章：探索性数据分析-农粮数据分析% w" U/ n, s* v: T
即可报名学习, T. l( f; }5 Q4 w) u
# i( y/ Y; d& Y$ a6 e7 B拓展篇（共88学时）1 @6 A* M% r2 K% z, @
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《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）
! k. s2 Q* a: `+ E: A: U第一章：Python基础（免费试学）
$ k! x7 ?8 z0 n% n% s) I0 |- q" t第二章：科学计算库Numpy' c% S+ w3 _' d/ u! i, x6 [+ j
第三章：数据分析处理库Pandas
4 K" H3 w' w; Z8 _8 O: {第四章：可视化库Matplotlib2 j' }8 Y$ _" k1 A
第五章：Seaborn可视化库2 w8 T' @% B1 r# `
即可报名学习
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; Z7 i5 h& y" M' B; |" v课程特色7 K# Q( j/ s+ d) N, e1 L: n, C
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适用群体0 @/ x1 c, y7 T/ B, I. |
9 W' l2 Y$ ^& ?* J
- 零基础学习者8 u8 Y, |! x3 b# t9 b
- 机器学习、深度学习爱好者4 Y0 {( v2 U. S
- 科研工作者，特别是打算迈入人工智能领域的工作者0 k: W: S. S6 J5 H/ {; k
% {6 q! K# H% g, [1 ]5 f
7 V5 J( t" Y, S 你将收获) U8 S( X0 z: K9 g5 F$ k+ d& V
`/ g( H2 h. \: G- N3 i9 t$ T
+ Q% q+ d, P5 L# q6 Q
- 快速掌握Python库的使用方法并进行实战演示。
9 t- Q( }0 ~: C5 _' Q& h - 实例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。
. U4 Z- T$ {2 W9 z1 ` - 使用Python库完成建模与评估工作。
* r2 e5 x2 P% ^ 授课老师3 C9 w2 g$ M- G3 L
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。
* e% z0 l0 q+ @% ]+ P' @
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发表于 2019-5-27 07:08:31
