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9 B, z1 {( Z4 c G; M" J% o+ 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。
?2 p: E' r9 O, E# }7 s- H& u ) O' \, @, G# {( }' K% 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。
9 G) u' E( i. ]3 ]7 A0 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：" t, l6 ]+ c4 ~5 i* d
) |9 c' n( X1 K% n
- 科学计算和数据统计
# a" T$ @2 ]. x3 i( o - 教育教学4 g, x8 x; Y5 D+ c% d% Z2 U
- 用户界面开发. I. c3 U# Q) r
- 桌面软件开发. x* o4 R7 c3 x
- 游戏开发
+ ~3 o5 ]* m. C5 Q4 s9 p3 R7 ]& Q - Web网站开发3 M. w& H5 U; Q& U! N7 J$ x3 e
- 后端开发
. r& B7 M S* l - 维护脚本编写9 s; ^( z( v( C$ A. E" C8 E
- ……. P, d$ ^; w0 ?) n, K
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% B- [4 c6 V3 Y; ?+ E
+ f+ h3 e6 }% B/ E" ~4 ~今天我们就来讲讲什么是机器学习
2 P G% w& m* u4 {2 f! S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。
/ [7 d5 O1 Z8 L2 } ?4 P* a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。
+ t: o* X& v+ o; Y2 S6 b比如，就金融来说
6 o3 S7 Z. u B' B: L可以通过爬虫技术获取股票数据；
8 y! z$ i6 g& g3 P3 b; G5 Y可以通过文字信息进行文本分析；
. ?0 E. \8 V+ U- Q: _5 W可以搭建回测系统；
5 b4 ]/ u" D% N0 x/ E1 B可以开发交易平台。. T. e2 m+ \4 M# J0 G
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？2 r/ V6 H) R. A2 |) s4 b
（一）搞定Python：$ n& R, r$ d7 j* F* h1 k }) l/ t
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；# F- `5 X3 C C# w2 H: E8 \
（二）机器学习算法：
7 I1 d1 F# }5 G- g1 @+ f9 v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；2 U9 {6 ]+ }' `
（三）熟悉Python库：
/ M/ y1 n2 Q; t4 b" i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。
( _ ?; e- q$ \# i- p) L（四）案例与实战：% I# Y j6 g; `$ 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。# [/ r+ j' |0 ]2 ], \
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。
# J; q0 Z5 y* z$ {& n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。
9 i, n8 l% m |7 p: h' \1 }9 K$ C" n% ^: o& G5 O0 ~7 F1 E0 w
相信，每天都能感受到能力的提升！
0 ^% i* z0 b' M# [1 F《Python机器学习》系列课程介绍( a# i: f1 P8 o6 {. y$ G8 h" s
基础篇（共131学时）! ~1 `0 R# x+ B6 B" u
（课程大纲）
1 \" `; V* K6 D+ K( y( }. V《Python机器学习实战课程》（¥398）4 U& o( z) o% j$ }1 N$ [$ j
第一章 AI时代人工智能入学指南（免费试学）
( r! u3 v9 P" ~/ {) d& ~第二章 Python快速入门（免费试学）' v. V+ Z% j* u
第三章 Python工具：科学计算库Numpy+ ~* Y, J, a* _; W
第四章 Python工具：数据分析处理库Pandas- \5 K B- H/ l0 T; G0 N0 P# N3 I% c; O
第五章 Python工具：可视化库Matplotlib* A2 ]# s: `' t
第六章 算法：线性回归算法8 d/ \& }( U; i2 U: D
第七章 算法：梯度下降原理2 T. T% w K, L, l0 A+ e ?" a0 W
第八章 算法：逻辑回归算法
/ w7 t0 G. w9 O. d. P/ C第九章 案例：Python实现逻辑回归与梯度下降
& a3 l" D# b' e3 }! a- @第十章 案例：使用Python分析科比生涯数据3 K) {+ p6 E. G- B7 A- s' U
第十一章 案例：信用卡欺诈检测
+ n, o* d9 F1 ] o! N* R. x第十二章 算法：决策树$ f. H1 f0 @0 p6 [: {! |
第十三章 决策树Sklearn实例
0 W. b! x+ z5 C# n. m第十四章 算法：随机森林与集成算法3 [( k4 `" K4 p0 }2 j
第十五章 案例：Kaggle竞赛案例:泰坦尼克获救预测+ n6 e; V9 K, I" m
第十六章 算法：线性支持向量机
& L( p9 O! H- }& V, ~* I0 T9 F* @第十七章 非线性支持向量机. P4 W! H: L6 b
第十八章 支持向量调参实战
4 ~6 h* }: @" h2 a* v第十九章 计算机视觉挑战4 Y7 e, q2 d" n# `$ E: p! S; b
第二十章 神经网络必备基础知识点- I, t( K2 o+ N7 c: p; t
第二十一章 最优化与反向传播9 L: c7 k* A/ E0 [
第二十二章 神经网络整体架构
) X1 @+ F+ {! T第二十三章 案例实战CIFAR图像分类任务 ! C7 c" ?; W' J% q
第二十四章 Tensorflow框架 6 U0 J* o7 v k# C9 }% l0 i5 g3 r0 Q& D
第二十五章 Mnist手写字体识别 ( B% e( p, P0 J8 a: ]- p$ `$ U# h
第二十六章 PCA降维操作与SVD矩阵分解 , J3 E' V$ p& b& f; C) O
第二十七章 聚类与集成算法
7 @9 F- [. v: H9 |# f& d6 ]第二十八章 机器学习业务流程 * N! A+ ^1 {6 X6 H' X6 u% T
即可报名学习$ u) F2 j! ], H4 o
9 R0 Z1 C% \9 P
进阶篇（共113学时）) q9 e5 i- {9 T+ U- @* q, X! k9 W
（课程大纲）
; z( _; q' c+ O; l: a《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）
! J/ f7 T! P, `5 G7 N4 b5 w; _第一章：Seaborn可视化库（免费试学）9 o" Z& o! }5 F- v+ ^
第二章：降维算法-线性判别分析, O7 d. i4 _; |4 b0 j r
第三章：Python实现线性判别分析
. z; U3 |9 J9 |0 G0 {: }$ I4 c第四章：PCA主成分分析
$ }) K, ~0 i1 b3 j' K第五章：Python实现PCA主成分分析
& h$ v( E7 H r1 }" }第六章：EM算法
! f4 z8 Y# B4 E* u" E! v- c第七章：GMM聚类实践9 ?- I( o+ d$ L0 x3 Z& S2 W
第八章：Xboost算法# O5 Y5 _0 H1 K, o. c
第九章：推荐系统
5 R; i- D( m4 L" D) k7 [3 a第十章：推荐系统实践3 L5 ~) K2 v1 Q* A" V/ T; C
第十一章：贝叶斯算法7 h% B( k z8 O! G
第十二章：Python文本数据分析
1 Z$ P3 {9 J' L/ t% n( a6 s第十三章：KMEANS聚类
' A/ n7 q! V/ j4 D+ Z' `8 }第十四章：DBSCAN聚类
% ~. m, B! p. j) O第十五章：聚类实践
3 @% I! f+ P' K( r0 X7 Q+ i第十六章：时间序列ARIMA模型; A% G" x8 x, A) m& h m
第十七章： 时间序列预测任务9 y9 H$ d6 d; L( H' x
第十八章：语言模型& l! K) e9 s% x4 k& J; g* E2 M! ]
第十九章：自然语言处理word2vec# i- i; Y1 r; J0 E, ~* P2 q
第二十章：使用word2vec进行分类任务
$ \/ X: D; B5 Q- P) t6 a第二十一章：Gensim中文词向量建模
5 c+ Z: M$ [& }* y第二十二章：自然语言处理-递归神经网络
$ y1 h. X. m/ K第二十三章：递归神经网络实战-情感分析, m8 o$ R+ `$ y; p6 l
第二十四章：探索性数据分析-赛事数据集分析
" [3 h! |+ Z' d, O, c* B( R2 H z第二十五章：探索性数据分析-农粮数据分析
6 \9 q6 E5 \; k; o% l9 a6 h2 y6 k( B即可报名学习
9 d& c$ h( c1 E$ a5 d+ `
, W( G7 F7 s9 @% h拓展篇（共88学时）: o/ r+ C$ J9 O: A: o8 _# g
（课程大纲）
1 x9 s. u& p. U5 B" Y《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）/ p, O; @$ R& C1 O; i
第一章：Python基础（免费试学）) v2 O0 X! t# C4 M% r
第二章：科学计算库Numpy
1 y' i, k; ?& a1 D5 ]" K第三章：数据分析处理库Pandas2 j# l/ j( a3 l4 b1 J# l6 w* q
第四章：可视化库Matplotlib
# G- `- [9 T9 i. D' ?% z- R第五章：Seaborn可视化库- Z% j& M. ~$ G1 m& A
即可报名学习
2 C; w. I0 J- M3 T: j: S$ z6 `* z6 x. n' l" f6 v6 ], Q$ W: \( b
课程特色
$ }$ } l D# p, S8 R3 c4 U+ K( n u
6 `0 C! d! R! s$ [" \6 y
- 学习周期——两个月（学习建议：2小时/周）
, w) o7 W0 R/ b% ~ - 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# ]+ H* c" V4 [7 ~
4 s5 a( r6 z6 j; _* b0 \
# V" u0 [8 h: r I8 ~ 适用群体/ C" u, ]) F9 u3 [. z/ g4 [: y
5 j A1 d- i" P- v3 i6 ~+ e; e- 零基础学习者0 f' I* p! n; s0 v6 V; `
- 机器学习、深度学习爱好者
- S" b: a4 g( U G- [ - 科研工作者，特别是打算迈入人工智能领域的工作者
9 U" T8 W* g7 W; q# M) |" V
& s7 k4 |: V" J2 P( C
1 j4 J8 @ Q5 k1 y$ q
你将收获2 x; @; ]" m) H- L+ B4 x+ l) f" N
0 [" i; \6 G! ]6 m
" ^$ y( w" w( Q- 快速掌握Python库的使用方法并进行实战演示。
$ C0 z3 a. Z3 Q- ?$ _( P" R2 Y1 \4 u - 实例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。$ b: c3 [- t1 n S
- 使用Python库完成建模与评估工作。
0 z( n; q9 b' s) _% K
授课老师
/ J9 R# x3 b& @# E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。
6 Z# P5 m2 [4 q* R
& P4 H% b7 F1 n! z" c( G8 o! \6 Z特别提醒
( A3 W* E6 L3 h7 c' _, e* Y基础篇
' Q L! s$ ^6 W% K0 z1 u; M& w4 @2 @7 _/ R( J) Q1 A% q
- 课程价格——¥3985 U% X4 z8 k; u8 E1 Q
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①新学员; _4 w' c0 f" Y" J. _
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; I$ e2 f4 }. r* E
评价已报名的课程，并截图发给助教，即可领取55元优惠券
& r* K1 e4 X: h进阶篇
5 n, A9 Y+ H( r2 K+ Y( d. r$ f2 E A* f' ]) ^7 x8 ?
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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
$ j% f V. y6 S D; P% T拓展篇
Q" |/ w, [( }$ M. V" j! {: V
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) `" G2 X7 N, n0 Q6 `
本课程暂无优惠/ \# R$ E0 i; k% y& M" y
( e0 V+ q2 [# D4 K注意事项0 X; U% I9 S3 B& ?( V* t4 j
②课程有疑问或成功报名均请联系助教☟
% D( n7 {) ~3 g3 G1 N/ p3 B" _, F; ?; ]! K
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0 A* ?0 i( C3 e! ~$ {来源：http://www.yidianzixun.com/article/0M67ZM9Z
% ~1 J5 q% [ p1 P7 r0 A# [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
