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- ~+ V2 ^) A# ~* ^* `5 v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。
# Y* A6 U8 S# P" i6 t8 x
$ `6 T* X- u2 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 {7 H% ~0 n! J, L1 f- ], E
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：3 z1 [7 B3 }, A
9 G; [' j: I, X0 i8 R- 科学计算和数据统计
V+ x* _6 L9 S: h+ I - 教育教学
0 P, U9 U; C) i - 用户界面开发
# ^/ ] \! R; a& l) ~. a4 {: y - 桌面软件开发
) H0 E$ O. z. j2 [ - 游戏开发; F$ s5 N" s5 a/ o: M* C
- Web网站开发
: L2 j3 i* {- u& S+ L; R; Q& [9 s7 I - 后端开发
, ]( Y+ H; z1 h2 l# l - 维护脚本编写
. N) ?; W2 N. X5 S' X M - ……* C$ y- C' @; a7 x# K$ z' `
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。' ^" B4 Z. T5 q$ U
( k* C+ O; [, ]/ c9 D5 Q: }+ h: A' g5 L今天我们就来讲讲什么是机器学习# N" A5 s+ O. O( q& E9 ^: W
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。
, h7 | V p7 m: 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。. k" S' ~# |- p F/ ~2 }# I7 c
比如，就金融来说
2 n0 Y! N4 s1 |' k1 O4 ^8 t9 X. l2 h可以通过爬虫技术获取股票数据； g# x0 r) |5 d7 d$ V+ `4 \
可以通过文字信息进行文本分析；
# _1 t( W% l7 e5 W+ |可以搭建回测系统；9 d% M- j$ q3 f7 R6 d8 n
可以开发交易平台。: H. |5 J# {4 R1 l Q# i, B
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？
+ e6 N$ _7 w* S9 S（一）搞定Python：
# ]; i: O* M6 x5 C( `1 Y8 k) W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；
! S8 @! l, E8 p L（二）机器学习算法：: g2 h6 K/ e0 |4 L
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；8 r+ L, |3 Z- y
（三）熟悉Python库：
9 _/ E: {6 ^6 t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/ Y& K8 p. x
（四）案例与实战：
' Q q. E/ I/ v8 j& g5 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。2 y; m- b N% V1 e: Z4 l
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。6 j7 Y& M- K/ {2 A% I% P
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。$ q$ [2 F9 R: o$ h4 E( m
8 B2 ~, v2 A3 I6 X M5 z% y相信，每天都能感受到能力的提升！
5 ~+ T$ R% N+ F/ ~4 G8 m, p《Python机器学习》系列课程介绍
, S3 [0 h% T j& U基础篇（共131学时）' V& {9 W" {% U
（课程大纲）
( x4 `/ R' A- |- ]% p e3 |5 i6 a《Python机器学习实战课程》（¥398）
: V% J, m, @+ ^; w4 z第一章 AI时代人工智能入学指南（免费试学）# Z2 s+ w4 O J+ N' H3 U
第二章 Python快速入门（免费试学）
3 ?* \3 } s. x6 e8 o第三章 Python工具：科学计算库Numpy
' D) ^; `3 b1 @" ]$ ?7 ]& i第四章 Python工具：数据分析处理库Pandas+ l7 g& }% x0 n" r. V
第五章 Python工具：可视化库Matplotlib
9 _# t3 p' [8 {4 k: x& ^第六章 算法：线性回归算法
1 k: O% V2 q! B8 f* j! F第七章 算法：梯度下降原理
) j S; M J+ b- Y2 O5 k第八章 算法：逻辑回归算法
4 ?' i. E7 d: m- v2 C第九章 案例：Python实现逻辑回归与梯度下降9 ^+ G6 h' ~$ J& v
第十章 案例：使用Python分析科比生涯数据0 J1 n/ M+ p( R: V3 w4 i
第十一章 案例：信用卡欺诈检测
8 H: K8 k% {3 f! b" X; Y第十二章 算法：决策树7 e! W+ Y5 J0 Y6 x" _& N1 A) y; g" _
第十三章 决策树Sklearn实例 Y ^$ B' R6 B" k1 t8 w6 J
第十四章 算法：随机森林与集成算法9 z* h* o) z" [" H: t) r
第十五章 案例：Kaggle竞赛案例:泰坦尼克获救预测
$ B; C; z. E5 U* G. [& f1 n第十六章 算法：线性支持向量机
& J0 M8 ?' a8 z. K: E第十七章 非线性支持向量机
/ G4 o: {' B7 k' ?+ M第十八章 支持向量调参实战
$ }: a, X: O( S/ A. E$ f6 y第十九章 计算机视觉挑战
& n7 V% Q- ], Y$ m第二十章 神经网络必备基础知识点
3 J' ^( y2 \& Q1 w5 h- {. m9 P第二十一章 最优化与反向传播9 F6 Y. q \- e( \ F
第二十二章 神经网络整体架构 , l; d5 I" R2 b, ^ H0 }# f
第二十三章 案例实战CIFAR图像分类任务
& T6 }& W' t3 {: w9 p1 y5 z. B+ c, E第二十四章 Tensorflow框架
8 X: G; k8 \0 q0 j5 J第二十五章 Mnist手写字体识别 % ]/ V8 J# @5 O7 o
第二十六章 PCA降维操作与SVD矩阵分解
: h; x1 a* S3 h. N第二十七章 聚类与集成算法 5 f4 ]; h- @9 n: s- Q
第二十八章 机器学习业务流程 6 D1 |- {; ` w$ R5 s& ]
即可报名学习
- L `3 A) _* i9 ?$ v# \5 l
: k- R8 i' ?! z8 n2 h进阶篇（共113学时）
( w) E" i, [5 p( R5 t% m+ E' K（课程大纲）% E: ]8 E+ H) u& t* v/ `% B% D9 R
《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）! y) N* X$ x1 y2 c1 v
第一章：Seaborn可视化库（免费试学）$ v( H1 j9 Z- K2 v
第二章：降维算法-线性判别分析) W9 v# V& X: a; x0 A1 e8 a
第三章：Python实现线性判别分析
% b( L. Y W/ Z1 J) k1 K$ l第四章：PCA主成分分析
: e c( k4 A }4 L+ E# A) S3 K第五章：Python实现PCA主成分分析5 q3 I* r6 p8 T
第六章：EM算法
" C% P8 E/ o& }' c& e; y* P6 ]第七章：GMM聚类实践
" Y7 F! x. r0 O0 x1 l! s2 g' S! t第八章：Xboost算法% p% z/ d1 k* J* `/ o
第九章：推荐系统
7 u5 a. b2 M+ i8 j2 f第十章：推荐系统实践1 v' i. ]9 @7 S) J1 |4 m
第十一章：贝叶斯算法
$ H7 {6 m" H9 @/ g* _( A$ x0 B+ J/ B第十二章：Python文本数据分析
3 q: |, _. x0 H! c- [8 A第十三章：KMEANS聚类; w4 E* T1 V* N5 {: I5 i
第十四章：DBSCAN聚类
: ?/ m1 @ l0 S7 z1 F第十五章：聚类实践
3 _5 `% M- _8 @0 [第十六章：时间序列ARIMA模型
% c* _! G+ S( ^: P8 j第十七章： 时间序列预测任务; V- O1 p8 i+ |( S0 H0 A) o/ i. i
第十八章：语言模型3 H# v8 _1 N: ~) J
第十九章：自然语言处理word2vec
* M6 o1 t1 b% p' Y* N5 i2 o" x第二十章：使用word2vec进行分类任务6 P' ^. g% J! ` @* A' P2 L' g7 W
第二十一章：Gensim中文词向量建模
; e0 n& H7 G1 \; T+ f第二十二章：自然语言处理-递归神经网络
: t: o! F e# s% ~第二十三章：递归神经网络实战-情感分析
5 h6 N: w i9 f; F( {. Z7 q/ @第二十四章：探索性数据分析-赛事数据集分析
3 a2 v9 \- H( U2 u' p: c7 J. `第二十五章：探索性数据分析-农粮数据分析( { L$ e K- \3 r# v4 Q- D
即可报名学习" O: N1 g$ f& A5 h
. T& V; G6 r9 p; P: \" q拓展篇（共88学时）3 q4 G) u+ U+ R# ^- [8 D
（课程大纲）
+ L C# `1 R, Y: Q9 W《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）
0 R/ O* e/ n! H第一章：Python基础（免费试学）$ V: `7 b' a, a) ?2 z
第二章：科学计算库Numpy+ [9 m* R, m( a, A4 ^
第三章：数据分析处理库Pandas# N' V3 z2 F7 r/ a. K- I
第四章：可视化库Matplotlib
3 J6 Z$ h) S4 }+ A7 c第五章：Seaborn可视化库* [* b) R i- i0 ]1 {3 j5 C* h$ Z
即可报名学习' n" U1 y+ U, k2 v
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课程特色7 N6 ]5 @+ a6 `
$ n) s( r* A+ B" v, P6 x0 D$ e+ ^, _6 B
- 学习周期——两个月（学习建议：2小时/周）# w9 t$ Q" k. f3 |1 P* X! 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
; \) I: s! s0 ^3 W( S7 M6 u$ _
! ^% j0 G' ?! b2 v6 X; T( J. E [! o- c* j/ k( f0 s0 g0 Z3 W
适用群体' b+ Y6 f* h9 e( K( v9 n
( E9 {" S) t( ~- 零基础学习者
: x& Q: [6 B% U% o7 q% d5 f - 机器学习、深度学习爱好者
6 R" k" j* C5 n) @, v5 d# O - 科研工作者，特别是打算迈入人工智能领域的工作者' L, u A4 Z6 H
" y* _% F% x; e
8 G3 |0 C; K( k2 Q) G2 Q
你将收获5 w% J- e; y, |) a+ W7 {0 @
8 {- [# |7 a+ w8 T2 J9 j" F
3 M9 @0 D) b, u/ n! I& C- 快速掌握Python库的使用方法并进行实战演示。' O. x) W9 T( @9 j( o
- 实例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。
( U }) _8 l( s - 使用Python库完成建模与评估工作。% M: `9 a6 b0 O
授课老师+ O" Z* Z, I( n2 m; Z* a# s
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。
" j8 B6 f# x9 w% Q0 H + a8 b- n' {2 c- @7 M1 w
特别提醒
4 O+ k5 o1 _9 f6 b# h5 j! R基础篇& l& q- }0 ?' `6 y
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进阶篇
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拓展篇
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- }( E x4 o( K* B4 U/ j- Q$ `' e m来源：http://www.yidianzixun.com/article/0M67ZM9Z
% F* j5 o' ~ H: H7 ^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
