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 ' {9 q( ^# [4 H8 x. t! R \
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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, U& p o. _+ N+ s, y7 H5 V" {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。
" F; X- q7 T9 D: M1 v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：
4 o# Z' r$ t6 D) t$ z. q% o% S
9 f3 B8 K8 S1 ?1 {' C b+ `- 科学计算和数据统计6 m. G. ?; I& c! d* B' a
- 教育教学
, q% m; i1 g; c4 N - 用户界面开发
( z9 g3 c( f! n! U7 l - 桌面软件开发) ?2 {( x5 f% M& n+ v
- 游戏开发
$ z* G! g# a5 P - Web网站开发, r4 Q9 `5 w( `
- 后端开发1 ]0 k p l) m" J. K
- 维护脚本编写$ o, F, e l- p2 Z
- ……8 c: _+ r9 J9 V/ r0 I
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。
0 G/ q8 }) B9 y; ~$ q & l* p0 {/ H! e/ C
今天我们就来讲讲什么是机器学习
& ^) a+ ]. ]$ n" L: p |8 }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/ M5 x/ r$ Y/ A/ |- j
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。
- t5 R' J$ B, f3 t比如，就金融来说
% V1 V7 ^" r2 r" O E0 c可以通过爬虫技术获取股票数据；- b; u0 ?- u- @* |4 D
可以通过文字信息进行文本分析；
4 b! B! q4 Y5 n可以搭建回测系统；
+ C6 d4 T) b9 R; K r. T f可以开发交易平台。
# r$ U# g4 \3 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- U+ K3 B G0 ^- l* L5 ?（一）搞定Python：
9 I, ^# z3 U8 T4 m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；' i8 E7 P) e" I# N
（二）机器学习算法：
: K7 c, s0 a$ ?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；
! d8 b$ q2 \- I: n) ^" l$ u1 @（三）熟悉Python库：' H {" x S" ?) |6 e/ [' h: E
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。$ U0 S3 p+ S; q& Z
（四）案例与实战：
" L: x3 f/ M. \8 Y& i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。, X2 }, J: ?# s8 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。
( S; k# A) g! d" t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。
4 |7 b( Q2 r0 [8 i- D. ]! x9 ~2 h! Y! ]8 E; b
相信，每天都能感受到能力的提升！' x9 I" [6 Y, z' C6 G8 b
《Python机器学习》系列课程介绍
# q3 F0 Z" E1 F& R, Q" b; U9 `基础篇（共131学时）
. j/ J6 i6 g9 z$ n }' s* E（课程大纲）% T. v3 g7 @" Q! f* ?: I
《Python机器学习实战课程》（¥398）0 [3 ~2 P6 S4 |) a* {7 V7 |6 u
第一章 AI时代人工智能入学指南（免费试学）) n; @4 {# D3 i. E
第二章 Python快速入门（免费试学）! {) F9 { u- A. Q$ x) |. F s) g) O
第三章 Python工具：科学计算库Numpy
0 k6 d: b/ s4 ^2 y% ^' z第四章 Python工具：数据分析处理库Pandas
8 i- o) m/ j Z4 e0 x+ v( X7 T第五章 Python工具：可视化库Matplotlib) I6 n# t% z" `' i' | l8 K, k6 Z
第六章 算法：线性回归算法
+ N) V' J* L" v3 _8 c4 S: }第七章 算法：梯度下降原理3 ^3 F+ p8 R0 I
第八章 算法：逻辑回归算法3 t6 f/ E* P% I
第九章 案例：Python实现逻辑回归与梯度下降2 Y+ W/ x5 I7 V1 E; z' N3 O
第十章 案例：使用Python分析科比生涯数据; Y: ]0 w* f* z; ^; I
第十一章 案例：信用卡欺诈检测+ Z. W5 S- i( ~1 c; K$ S& A
第十二章 算法：决策树
5 @: V/ y5 @3 c- g' k/ B第十三章 决策树Sklearn实例
5 H. \* y# s C) M第十四章 算法：随机森林与集成算法
, a# {2 Y( G3 |, V& O2 |第十五章 案例：Kaggle竞赛案例:泰坦尼克获救预测
2 f, I- x8 w- Y* l$ }" z第十六章 算法：线性支持向量机
# q0 G7 Y( D- O$ e; W/ U( i第十七章 非线性支持向量机
/ a$ Q: G: C1 {- \; B; ^/ A第十八章 支持向量调参实战
# z' i7 r% u- j第十九章 计算机视觉挑战/ D) C' Z- z$ e9 g$ O* t2 @
第二十章 神经网络必备基础知识点
. ~$ v8 S+ g. h" M% j/ S第二十一章 最优化与反向传播( k# Y' T) B/ r- B& w
第二十二章 神经网络整体架构
9 i) ~1 {9 `2 s# \8 e# \; d- b- d第二十三章 案例实战CIFAR图像分类任务
1 q# t# w# b3 {第二十四章 Tensorflow框架
3 V! C- j7 u8 [. c4 X( E$ T第二十五章 Mnist手写字体识别
U, K7 ^# Y+ P! L# m) t第二十六章 PCA降维操作与SVD矩阵分解
# T2 [% x- H9 t; B, o, A3 a第二十七章 聚类与集成算法 9 y1 P! P$ H; C, v
第二十八章 机器学习业务流程
4 ^/ ~+ p$ g- X! I8 W0 n2 U& u即可报名学习% J6 r( V8 x9 r2 c) Z* m
# G2 V: B/ h2 m
进阶篇（共113学时） N0 g1 p# T% k6 Y3 D" D
（课程大纲）, u& e; ^5 A! u% W
《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）
4 @/ g W8 n& Y第一章：Seaborn可视化库（免费试学）
. p( U$ N# s5 r7 D D3 U1 x第二章：降维算法-线性判别分析
9 Q- }0 l0 [% n! d4 W @第三章：Python实现线性判别分析
5 Y+ b4 H9 j P0 n第四章：PCA主成分分析
! A8 m" W7 i- T8 w* d+ q第五章：Python实现PCA主成分分析
, H- m, p$ O- n! x第六章：EM算法
- Q3 H' X A6 F& Q# y, A+ c' U0 ~ ~第七章：GMM聚类实践9 Q c8 i! N7 L- u: X' Z( ~
第八章：Xboost算法
7 ^6 p$ s, D# _7 w第九章：推荐系统+ _# S9 b6 [+ [% {( e' b# C) x6 J
第十章：推荐系统实践( h: [, n: J$ f# L' J" n; K- Y
第十一章：贝叶斯算法" C3 k5 C) `8 f3 X5 [ r
第十二章：Python文本数据分析
2 e4 s B# P* S e+ A第十三章：KMEANS聚类7 c, m/ |$ M& U" F: j# n
第十四章：DBSCAN聚类
. ?3 o' D2 B( L3 z& I8 S" Z( B' G第十五章：聚类实践
1 W9 f: ~* d8 Q第十六章：时间序列ARIMA模型) l( y; s9 N {6 E, g5 l0 [8 S5 X
第十七章： 时间序列预测任务
) J, u- W3 z7 \8 T3 S第十八章：语言模型
* b2 p$ S% e# C* p2 q第十九章：自然语言处理word2vec) `' \) @8 t6 `* `
第二十章：使用word2vec进行分类任务
- i* J% ^5 {1 Y3 ^第二十一章：Gensim中文词向量建模
/ m6 m, U* o* m第二十二章：自然语言处理-递归神经网络& K5 T/ _' Z; N3 N
第二十三章：递归神经网络实战-情感分析
8 ^& x! ]0 A( h第二十四章：探索性数据分析-赛事数据集分析
" ^* w Z( d! |( e- B第二十五章：探索性数据分析-农粮数据分析1 t+ k2 r8 f t8 l3 L. ~
即可报名学习6 w- g' O5 ?- L4 y9 y& N- o( s X
! e. [# K: i: u+ Q
拓展篇（共88学时）3 [+ `2 p' ^/ P
（课程大纲）
8 H: M1 G5 h9 J8 R2 T5 M《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）+ r' H _. d v0 [( P
第一章：Python基础（免费试学）0 f9 Q$ [0 }' j: f- m$ q
第二章：科学计算库Numpy. y. x* Z8 O# \% x0 {
第三章：数据分析处理库Pandas
' L6 I/ n$ q& S* w# E0 a第四章：可视化库Matplotlib
* h8 {: W: X U, b第五章：Seaborn可视化库' |0 P. ]1 N0 ?# c
即可报名学习$ L% f* g: I% j3 o4 r
+ b$ p& V) E9 g
课程特色
4 Q4 ~5 i. D5 Y1 j7 D# N
( o6 I: w3 a) @
/ a* t( ?* X$ y1 y- 学习周期——两个月（学习建议：2小时/周）2 f; P& \; [5 A7 [. c9 u" q
- 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. Q' S5 |( G; ]
3 F* D& \& E6 a3 z( m& h
! I4 [+ e* R8 o; U" W$ w8 P
适用群体
! m' I* @1 M" { z
9 m5 O- ]4 j; Y- g& {% P- 零基础学习者8 a* L3 d# Q2 y: _3 u% a8 `
- 机器学习、深度学习爱好者
. p- a z) R4 F- k- B - 科研工作者，特别是打算迈入人工智能领域的工作者/ A! J) v: n' l# U: {$ {
: ?/ Q& L! G2 Z1 N
a, ]0 l2 [+ \; g
你将收获
" K! j9 q, i& G: W' E
( J( `+ H x8 b) w6 Y, g1 a# \9 l6 r9 n4 Z
- 快速掌握Python库的使用方法并进行实战演示。+ E+ A, F: F7 b! R9 s* v
- 实例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。5 I: V. N/ R7 w1 }2 j1 q. C
- 使用Python库完成建模与评估工作。3 X7 \* e( i8 L
授课老师
7 v6 j/ q9 V" L3 p( 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。
" k& y( H$ N5 ]4 H9 q/ \0 } ' Q5 b8 `+ f/ f) Y' |' r
特别提醒
* E( ~ b0 p1 T- ]基础篇
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& `3 H: O6 c4 i" ~+ J ①新学员
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进阶篇3 z3 c+ S5 R: [. u6 m
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9 J. |! c4 j0 T0 E. @$ m4 B②课程有疑问或成功报名均请联系助教☟
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Y! X% j& d6 w4 p4 O来源：http://www.yidianzixun.com/article/0M67ZM9Z
; W* w$ @+ F3 n" v; [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
