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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 l- \5 D3 I/ r) i4 gPython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。$ N( s+ i8 U0 I+ c! h, 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：. U# e. O, h# i% r( f0 k1 n6 b
+ N. h w; X8 L5 x4 S- 科学计算和数据统计
" ]% }$ U9 F" K; A' j! X& Q/ n - 教育教学8 U2 @0 ^) w n* a- }& A
- 用户界面开发
+ Y$ |3 x7 v6 k - 桌面软件开发) ]4 j$ c- N, X7 D4 O! Q3 d3 y
- 游戏开发
7 b8 t) W# ?" H ^9 m - Web网站开发
$ \5 D3 u# T' E6 | - 后端开发% \9 D3 k( `+ i7 x* A
- 维护脚本编写7 v1 r* f+ W& x: _1 |' L/ r- s
- ……5 t6 [3 ]+ {0 X' m1 ~% v! E
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。4 [# z7 [( M( N5 G& ], q
 8 c) A0 l2 g, x% p( J4 t& g
今天我们就来讲讲什么是机器学习" [3 `+ ?( R( R" J- ~ n6 ]
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。 z% h' W) R9 h: ~& e0 |
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。
' z5 q* @( ^8 H: T比如，就金融来说
* \. W4 h: j8 s! ]& p可以通过爬虫技术获取股票数据；
: \; x! O3 E7 i+ f2 X0 k' ?$ H可以通过文字信息进行文本分析；2 t7 C( B) {( V; D6 _( N+ s5 Y$ B
可以搭建回测系统； t1 n% q4 _5 A4 j/ U# q
可以开发交易平台。
- l" f, ?/ }4 K! J+ K0 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？( U0 |3 h9 Y$ G3 T! G, K
（一）搞定Python：
" ^9 a0 w; u: _2 V* 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；
0 x# M$ [' _& R. X r5 ^（二）机器学习算法：
3 d2 `) w9 |# y/ d: s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；' b t2 G5 h7 J3 ]9 f
（三）熟悉Python库：
4 ] J9 i0 G$ S% d2 S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。# w0 t( y% Q0 q* a% f" \
（四）案例与实战：8 j2 v, J' w. V
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。/ v0 t7 O: L& H2 G
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。
/ y6 B6 ^ v1 e" s: J1 x+ f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。( ]+ ?6 _0 y' s ~/ ~& o
) F j; n9 x3 O3 u+ b+ g
相信，每天都能感受到能力的提升！
$ M% Z4 [+ z3 a/ \9 ^+ x《Python机器学习》系列课程介绍
; M5 Q; R0 a1 J5 [7 Y: g基础篇（共131学时）7 e6 s: Y, Y7 w
（课程大纲）
; z" i9 Q; C" j* u3 i* |0 ~《Python机器学习实战课程》（¥398）
a$ d' o6 Q. G: u' y第一章 AI时代人工智能入学指南（免费试学）
3 F3 \& N. _& V. ?/ ~6 z) b% x3 |/ M9 x第二章 Python快速入门（免费试学）
3 o+ M, A+ B, y) ~第三章 Python工具：科学计算库Numpy1 B) m, d( l, o) K
第四章 Python工具：数据分析处理库Pandas
4 x7 W9 ~. s/ o+ P* C" U第五章 Python工具：可视化库Matplotlib* X2 v& s9 X$ o4 ?( v* o- n
第六章 算法：线性回归算法* x* e2 `4 O3 o4 s. w/ \* d
第七章 算法：梯度下降原理
0 |: U" C d1 y, I5 U2 d/ G) F" V% V第八章 算法：逻辑回归算法
- f# Q; y6 t. e2 n( m第九章 案例：Python实现逻辑回归与梯度下降% w: S% ~$ {" g4 ?& r( E' I
第十章 案例：使用Python分析科比生涯数据
6 x/ I+ O- o' I7 W2 t, G第十一章 案例：信用卡欺诈检测7 j# d# t7 ?5 t' a+ p# C
第十二章 算法：决策树4 P9 s5 r7 G: ~' g
第十三章 决策树Sklearn实例5 s6 h* t9 z0 g2 o4 U, O: w. \
第十四章 算法：随机森林与集成算法% ~9 K# O2 r' V% W- E- {$ b
第十五章 案例：Kaggle竞赛案例:泰坦尼克获救预测, Y- {+ g: v) y
第十六章 算法：线性支持向量机
: ?' Q: Y/ b' K- E$ k6 U. v第十七章 非线性支持向量机5 ]- Q8 w# i6 H, e- x% F& G% J
第十八章 支持向量调参实战1 I: I, {8 b. {
第十九章 计算机视觉挑战
% V5 M& P/ T$ L5 O- t# v第二十章 神经网络必备基础知识点% c0 V9 I7 [9 J2 S( _. A
第二十一章 最优化与反向传播
b+ H8 \" Y- j. _' w, t第二十二章 神经网络整体架构 ; v! W3 d+ k" w
第二十三章 案例实战CIFAR图像分类任务 ! S* }6 L# \% Z- R* I5 y0 g. L; V9 v' ]
第二十四章 Tensorflow框架 & }% S4 S6 f+ d3 S7 S
第二十五章 Mnist手写字体识别
; S. z# _, W, c5 Z/ M- p2 R/ t1 I第二十六章 PCA降维操作与SVD矩阵分解
- N" `3 z/ b/ `! \! f! S9 ~; q第二十七章 聚类与集成算法
( D. r; l7 y( E9 j7 g1 k4 f第二十八章 机器学习业务流程 ; I7 ^3 G' w& c4 l! Z7 N
即可报名学习) a7 g: N) B( B, u; g8 c
8 E! F( m6 N$ E% O进阶篇（共113学时）8 Y: G% H1 p0 ?. {% A; g) k
（课程大纲）
+ X! V; f5 W8 K8 p2 D( K. D+ w《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）
/ B: B1 Z8 |- r& L# e+ D S9 l第一章：Seaborn可视化库（免费试学）
* K$ B; l. @3 k; d! _+ g第二章：降维算法-线性判别分析' t5 B. P5 Q$ h
第三章：Python实现线性判别分析
( V. T1 y7 x, Z$ N$ s. P第四章：PCA主成分分析% a$ A* \/ I8 d9 q3 |0 U3 V
第五章：Python实现PCA主成分分析
2 ~, `0 C8 M1 z% u( |- e' w第六章：EM算法) T1 I- n4 L4 [' `
第七章：GMM聚类实践% a M4 @3 c6 I# e; K( h
第八章：Xboost算法% S3 O; w7 c$ l5 t
第九章：推荐系统- i( G4 b( K( U2 u3 n
第十章：推荐系统实践
7 s- |7 B" l$ F& j第十一章：贝叶斯算法, i0 x6 |: Y7 z! Z1 b# W2 j4 D
第十二章：Python文本数据分析
7 ]* Q$ v) z7 q* u& s* _第十三章：KMEANS聚类
6 `5 ?4 s- F7 O. c4 p第十四章：DBSCAN聚类
1 D& J- l g) F8 C$ S+ P! ~' K- @第十五章：聚类实践
% v) L" X5 H- e第十六章：时间序列ARIMA模型9 _. @; |; i9 H$ O6 Y# w
第十七章： 时间序列预测任务2 k( h: w( N! _8 j0 s' w
第十八章：语言模型7 _5 l; }5 ]3 n8 G) O
第十九章：自然语言处理word2vec
6 N1 j) s# L+ L第二十章：使用word2vec进行分类任务
; i, K0 d6 d6 X* j第二十一章：Gensim中文词向量建模8 w3 F" G, }2 |, t: R1 o1 W& H
第二十二章：自然语言处理-递归神经网络
`4 |3 ^) ~2 x1 X3 q0 X. Z9 t( `0 ? E5 F第二十三章：递归神经网络实战-情感分析
: n/ w5 p9 s$ c8 B6 X/ _; I第二十四章：探索性数据分析-赛事数据集分析
2 @! C( Z1 y8 y) _& u第二十五章：探索性数据分析-农粮数据分析1 K$ u0 u& }( I0 ?7 I) `9 s
即可报名学习5 j' S$ f: y' a
) K6 S) a5 X" y0 A3 {: Y% L# ?7 S
拓展篇（共88学时）( r5 U7 F( a7 c# x; O) d2 [2 {( t
（课程大纲）8 f# [: r6 r% E9 m8 }; x
《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）
2 F/ t( P; ^1 z; m+ d. @第一章：Python基础（免费试学）9 ?3 P7 }1 w8 d! X+ _* q# Y+ F
第二章：科学计算库Numpy
. n5 c' ^% j+ W6 X第三章：数据分析处理库Pandas
- I# V7 o$ q7 ^第四章：可视化库Matplotlib
7 a- }0 I" }; x4 n% t4 J# E2 C; c第五章：Seaborn可视化库# }1 C+ g! V+ G( t$ u" Q; F/ l+ @
即可报名学习
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" C0 B7 d5 ~" s) Q课程特色2 o2 w9 G/ h- D. }: x$ ^& ]3 [
& G ~" v$ X# J9 g
; y& J0 ?& Y0 T* ^$ l6 L1 W- 学习周期——两个月（学习建议：2小时/周）
x6 \3 g9 H G' q- K. o* o/ 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% R/ o6 f, @# N' Y$ I" l% Z5 N
. v8 v7 w9 y# M1 G9 P* l) d) w
0 D( w' e+ i; _3 B
适用群体/ e# D3 d3 ~- o: d1 O% Y
9 A% K8 o ?2 V- G6 f6 y% o- 零基础学习者
5 Y0 J0 W* I/ Y - 机器学习、深度学习爱好者' U# E1 I" S C! h5 W
- 科研工作者，特别是打算迈入人工智能领域的工作者
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# P: K; p$ k! p
你将收获% D! S; q' ?# T+ {8 ]" S+ `
, X3 F/ s9 |, w# F
) C2 B2 O& a4 D9 p/ m- Y- a- 快速掌握Python库的使用方法并进行实战演示。4 ^' H: B G% ?' X
- 实例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。
9 n9 Q9 M6 C6 n+ M# @7 y: Q9 j - 使用Python库完成建模与评估工作。
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授课老师3 ~' z1 c2 L5 U& q9 q* J: 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。' G/ u! v( M6 F9 A: f6 E& M
8 r I3 i, g! l$ `) `特别提醒. {( r) [# L+ Z. I1 w' m6 h
基础篇
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注意事项 I# W3 h/ r: Y" m( B# U
②课程有疑问或成功报名均请联系助教☟0 Y# p! B5 D( x2 L! C
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来源：http://www.yidianzixun.com/article/0M67ZM9Z
: `3 O: e( K' h, O) D/ Q8 C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
