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 * E0 a+ ^# _ d2 k4 n) F% n
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。3 G' |* u: |7 y. X
0 R$ {3 o, }3 p E) \/ g. M. OPython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。
' | S! F5 u+ ~) N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：& h, P' q- `! M
. Z3 T5 V" ^; q5 s4 }2 k
- 科学计算和数据统计
/ `( `4 v0 s' U V6 k - 教育教学
6 v3 h! \6 J' {( X - 用户界面开发
, I) T q( Q" }$ o# x - 桌面软件开发
. t6 M4 f7 X$ R) Q7 s - 游戏开发- M( i4 s! ]- F8 O0 F+ I2 a! y
- Web网站开发8 k [& l1 I3 o; ~4 ]
- 后端开发' @8 s6 Y* i) k5 ]- G
- 维护脚本编写7 U6 q# P- A2 q1 e y0 E
- ……+ ~3 ^: }' G6 H0 g2 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。* X P) @% Z @0 m6 u: q* s+ o
 + p+ m) g7 K- ~5 [: N) j; z5 V
今天我们就来讲讲什么是机器学习
5 P/ K# U ^: @8 b" X" R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。* e) L4 ?! [0 w
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。
0 S1 t" X$ b# p8 ]6 W5 o7 R/ `+ w% Q. C比如，就金融来说
7 c/ k* H3 ~( d- H可以通过爬虫技术获取股票数据；; c" g# u* A- ?' |: C. ^
可以通过文字信息进行文本分析；
; V ?+ }# K# H w" S6 |可以搭建回测系统；: f& K( ^2 R% v* b7 d
可以开发交易平台。
: z1 Y% |! J$ o& t2 Q 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! k1 z, g2 v4 n（一）搞定Python：
1 s+ ~2 V$ d" A1 K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；2 X) [! K: _( Q: z8 ?2 X
（二）机器学习算法：
, p4 s. [( M: K+ ^* n' Y) d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；" Q) A! `6 j, v N4 l2 ? I0 _9 L
（三）熟悉Python库：/ R, |$ G: T3 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。/ V/ B# N3 r4 `* k% e& A
（四）案例与实战：
7 i& q' ^6 B8 {9 {* M' u' D& U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。
$ P: M9 X0 x$ z7 g* U+ h* Z 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。+ [4 z! r, c; q' W' A) }; z
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。% x; j* T6 v. a( X8 \' C
+ I. M* c0 B( X: q, t相信，每天都能感受到能力的提升！) x$ q X I/ y2 J" `& ]
《Python机器学习》系列课程介绍2 M# O+ J& ^3 ]& ~! o
基础篇（共131学时）! o9 T S1 E4 J4 P+ Q
（课程大纲）
! {: @' ]4 W- P4 ?- J《Python机器学习实战课程》（¥398）0 K7 X- ?* e( j8 V6 O/ B! g
第一章 AI时代人工智能入学指南（免费试学）. ~" [$ j+ I/ x' S1 B; Y
第二章 Python快速入门（免费试学）/ G% q6 i( A( J) H
第三章 Python工具：科学计算库Numpy
6 E& J* l3 p Y" \- w/ \第四章 Python工具：数据分析处理库Pandas
/ {* ]+ h* d' {: ]% ~! Q* Z第五章 Python工具：可视化库Matplotlib) N' G* Y0 c9 h* Y
第六章 算法：线性回归算法/ `6 y! t" E* e7 T$ l
第七章 算法：梯度下降原理0 T4 Q& e3 L& |4 I; }
第八章 算法：逻辑回归算法
3 P" D" V3 i& v第九章 案例：Python实现逻辑回归与梯度下降# @0 B6 {' a( W/ C$ Y8 N5 u8 Z7 O
第十章 案例：使用Python分析科比生涯数据8 o( a8 R% x& k5 N2 l% ~+ x
第十一章 案例：信用卡欺诈检测
; G, l9 [, g# }7 a& o2 N; o1 n第十二章 算法：决策树6 m4 ~' n; V. _7 v6 e; f
第十三章 决策树Sklearn实例- \/ X" q2 F, o3 \
第十四章 算法：随机森林与集成算法: |6 v! G. E" T3 Y- _0 R
第十五章 案例：Kaggle竞赛案例:泰坦尼克获救预测- V- y9 n3 X" H9 ]0 x# e! V: a
第十六章 算法：线性支持向量机3 z5 X) Y, D. e
第十七章 非线性支持向量机
1 x# \: k; f# [# ?- W+ P8 \第十八章 支持向量调参实战
! [, d3 \5 E3 e6 w# q. Y, N7 k* [& y第十九章 计算机视觉挑战6 w& _% T5 p- P
第二十章 神经网络必备基础知识点& k2 g1 ^) R! X$ L
第二十一章 最优化与反向传播+ d+ i* p+ a7 T( [* R- t0 j) M
第二十二章 神经网络整体架构 1 q4 e- I9 M0 w4 i5 B
第二十三章 案例实战CIFAR图像分类任务
+ F# Y; [% m/ j4 X第二十四章 Tensorflow框架
. q K! Z7 X6 o+ ~第二十五章 Mnist手写字体识别
' [! h) ~5 ~0 h D第二十六章 PCA降维操作与SVD矩阵分解 4 J* x0 d2 L+ Q2 \" `; t/ G1 V: K
第二十七章 聚类与集成算法
- M* ?2 G& r- R- O4 g9 [, E第二十八章 机器学习业务流程 1 i. v0 v) t4 y7 E; G. o
即可报名学习
4 V! j3 P. v: u8 J. t; F
$ B% H/ Y+ l; u# N2 @) J进阶篇（共113学时）% r- A5 G0 B! r; L/ ]4 l0 z
（课程大纲）
* {* c9 J3 i( ?- C" f4 O《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）9 K/ I' s4 K3 U7 p" I. V
第一章：Seaborn可视化库（免费试学）
$ w7 y3 K, T+ C* J5 D第二章：降维算法-线性判别分析4 u4 \; j, f1 z4 O( y- u ]/ c! h$ S8 K
第三章：Python实现线性判别分析
% }4 \+ J+ j# [; g$ w- o% c8 i0 x第四章：PCA主成分分析4 R: O4 `! d' G2 X! Q8 S
第五章：Python实现PCA主成分分析1 ~4 h* Y3 f" w0 r! g- G+ S; k5 Y
第六章：EM算法( T- h3 T& m/ Y( F) `6 _3 |2 r
第七章：GMM聚类实践" P" ~% q* u9 e7 t. b1 J3 s
第八章：Xboost算法
, o# C: \: S9 @9 p# k" i( I& [第九章：推荐系统9 b: _- L6 N8 g. Z
第十章：推荐系统实践
; `! F: Q; u+ \第十一章：贝叶斯算法4 w% K l7 `' V) O+ d
第十二章：Python文本数据分析
# l/ c# N) b+ ]第十三章：KMEANS聚类 q( g: g' J7 G0 @# Q6 f
第十四章：DBSCAN聚类
6 ^' [! O6 Q( {4 v. p第十五章：聚类实践
& v, ]) o4 L4 E) X" L- n W& H+ o第十六章：时间序列ARIMA模型8 ?/ x% V/ N' d! F
第十七章： 时间序列预测任务
" e! ?! Y# y* N! z9 K o第十八章：语言模型3 F+ f4 a3 k; ~* h% g
第十九章：自然语言处理word2vec
, u+ g* w) S( n& u+ u) [第二十章：使用word2vec进行分类任务9 s4 l P. U; d6 p) x
第二十一章：Gensim中文词向量建模$ G! P& A+ {; N- H: R
第二十二章：自然语言处理-递归神经网络
/ a3 t3 v7 s9 {8 @/ `3 i第二十三章：递归神经网络实战-情感分析
) P6 C/ w# o% T7 C8 m+ L: V6 H第二十四章：探索性数据分析-赛事数据集分析0 u; {1 L5 y: }
第二十五章：探索性数据分析-农粮数据分析
# K. ]8 x* J2 H$ A' _即可报名学习* _0 u0 w- w2 d: {# Y3 n5 h
$ t3 g& I9 \: `7 O, d拓展篇（共88学时）
2 W7 s3 f+ ?! \9 l（课程大纲）$ ^% I. u* m8 m8 E' \
《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）, j% o" ?. z" q3 D* J, I
第一章：Python基础（免费试学）
, y& h5 x2 \. R5 `7 d9 D第二章：科学计算库Numpy4 s, }* l) Z* g8 E7 Y1 x
第三章：数据分析处理库Pandas, e' X( h$ @$ m$ [2 Z; k' U6 t7 s) i
第四章：可视化库Matplotlib7 L- P7 X, @* j! F, c. |/ g5 D
第五章：Seaborn可视化库4 p& O2 P9 B- N: Q
即可报名学习+ R* X( x. L5 B! u
$ e& R% U2 Z+ x9 x0 E
课程特色
/ ]. v. v0 T8 K+ [- U) g% `! v4 Q R( T$ u
$ R) @+ P4 J3 g' F! t
- 学习周期——两个月（学习建议：2小时/周）& n# a: }8 ^6 p0 V4 D- p2 X- R/ v% 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+ A( {0 N( {+ M+ m
" C8 W1 ?7 p/ n; c9 k6 M# `
% |, [- ?6 C ^8 H
适用群体
1 C2 l) ]6 B8 N6 W5 H z: c% k% U" t& c- }! z
- 零基础学习者: [% N! W; k: z: B) ^9 T
- 机器学习、深度学习爱好者3 V4 z/ a1 _9 J$ O+ J H% ^; i
- 科研工作者，特别是打算迈入人工智能领域的工作者
4 w' d; \* m6 l
5 N% a' l$ h7 n* k, j* A6 T8 W& y+ H% C' b
你将收获" O& T% f. E/ }; u
( }$ @# Z- s; a3 x3 a
% d% _0 D2 S; L( z# m- 快速掌握Python库的使用方法并进行实战演示。
, l9 B, O9 d) b( U1 ~( h' a - 实例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。
# {) P2 X0 j3 Y3 q: C% y [1 {8 R - 使用Python库完成建模与评估工作。- ?/ r8 P; T6 }5 f6 G
授课老师
p K5 ?# h8 c" [1 Y) Z, B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。
' R: Z D. D% l- ?, `8 d% X/ ~ + L! T3 N% \% L% I5 B/ r
特别提醒
; x8 p" e" r* X% `* L& y- _5 f基础篇 S8 C* Y( m& g
6 X* _* G0 |) Z" C/ S- I3 e% F0 i: l
- 课程价格——¥3988 g: Q9 c% }4 v, N; U' _ X
- 课程优惠
' b# y Z) P+ ?5 A ①新学员5 u, W0 R# _7 [1 w/ f% y0 K
限量发放50元优惠券，公众号后台对话框回复“机器学习”即可领取2 q% `' L$ Q! U4 u/ d$ W0 U9 d6 k
评价已报名的课程，并截图发给助教，即可领取55元优惠券6 z) n! y. ^2 {- R% J
进阶篇# K( e3 { ^# ?) Y" M5 v
, k8 R9 y7 Q, d2 r6 A
- 课程价格——¥398
% R6 s- a" h5 V7 I" y - 课程优惠2 M; [+ M4 K3 W, t- B
①新学员
) Y+ a7 ]7 [9 @' G6 R+ k. D: K限量发放50元优惠券，公众号后台对话框回复“实战进阶”即可领取! c6 k0 z5 L( e) ^+ q- k
拓展篇. p) I9 w/ p1 Q7 m
, D: l) N, R; i# p. x( _6 g
- 课程价格——¥198% s; X; i7 B( h( @* ]
- 课程优惠/ f/ |6 [2 R5 M; G2 f, m# H
本课程暂无优惠
0 \$ b e8 L; a: t
7 b/ v2 K7 ^$ }0 \1 `注意事项
6 _' l/ B8 P/ ^4 ~! h②课程有疑问或成功报名均请联系助教☟, L1 }, G+ P: Q3 I3 y# j! \1 f7 Q8 D
1 W. u- b$ v6 _5 i来吧，点击下方“
- v1 [3 t) L' S% d2 Y5 w" y3 X7 Q, W来源：http://www.yidianzixun.com/article/0M67ZM9Z1 \4 E$ W7 C& ~2 T. W9 L% a
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发表于 2019-5-27 07:08:31
