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 ) A7 W7 x8 ?7 O$ Y/ X4 }
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。' m7 r# t( d6 ~4 \8 ]7 {8 E+ C
3 L" k# W! G q% uPython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。8 v8 u- @3 X* @0 |
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) V0 x. C- L% s/ z
% K9 ^& B& |$ }8 u- 科学计算和数据统计0 }+ v; i7 Y% E5 ^' m/ K' z
- 教育教学
) Q6 D/ U. b$ g1 q2 X* g# k4 n - 用户界面开发1 E3 w% {: |6 t9 K
- 桌面软件开发
+ [5 C+ A& ?; c O: W5 ]' J - 游戏开发
4 W" h+ C9 E- e - Web网站开发; c: X1 e8 I& {6 V1 d
- 后端开发
' Z- D8 q( a8 C i( Z& A' V* F - 维护脚本编写
0 F# u& {' M$ I& A - ……
( Q+ `4 U0 I1 K; b
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。
5 m: E7 L* `' i5 d
! i0 X2 F0 E7 m" V* P今天我们就来讲讲什么是机器学习
M6 b2 }( T" D, _& Q0 d F2 q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。5 U% U3 [ a+ r6 x3 G
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。 v2 n, Z$ c' Q- N2 v) Z3 z; p( \
比如，就金融来说8 j- i/ O8 ] }$ |+ v% V
可以通过爬虫技术获取股票数据；: I8 v7 }0 c9 O; a: E& B2 p
可以通过文字信息进行文本分析；
: u3 A! O I( c2 I# N% G可以搭建回测系统；( Q( a. G7 w& ~! p; x
可以开发交易平台。" ?9 O$ J: W( Q2 p' }/ I
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？
9 d" M$ d6 a3 G6 E k（一）搞定Python：- o7 Z5 m& y+ Z7 B# v+ k& L
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；" w' J6 z% l5 D I# \7 E9 K" a4 P
（二）机器学习算法：9 c' F7 ^% f! ^* v6 g3 n6 `1 G
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；
6 S- ?6 V6 N p: u0 J, J9 w `（三）熟悉Python库：
0 @9 E6 J! w1 W' i a7 C) T3 G$ D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。; k- l- U5 f7 a- [
（四）案例与实战：) h0 `; z4 X$ W) b$ H
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。
V" O9 r1 J3 \ P+ g4 c 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。
, D1 _' ^7 h# d% Q8 V% o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。
8 a, c2 ?- }$ @! l8 G
' D6 i( T& I+ p0 @' n: X相信，每天都能感受到能力的提升！3 ^* [* M3 U8 ?) l2 g+ F2 U! U* N! E
《Python机器学习》系列课程介绍2 I5 L& K% ?) e S+ O
基础篇（共131学时）5 p1 B# h$ x/ q8 C4 ]. Z: D
（课程大纲）* Z6 |) w. A: \$ k! R8 e
《Python机器学习实战课程》（¥398）& A9 G* {5 X1 t- e8 ^3 t$ V
第一章 AI时代人工智能入学指南（免费试学）
: ^0 i" b. V' z: e5 q; W0 R第二章 Python快速入门（免费试学）. a' r3 x/ V5 h5 k! _
第三章 Python工具：科学计算库Numpy/ h7 I m1 }; k# I0 y; F+ o5 a: M
第四章 Python工具：数据分析处理库Pandas
T# v8 H; L7 e0 `9 [7 x C2 _: d第五章 Python工具：可视化库Matplotlib' S6 M, {! [' B U
第六章 算法：线性回归算法6 `5 Y9 [6 t; w* Q* c+ b
第七章 算法：梯度下降原理
, b5 z8 N% }' J/ W! S7 U- T第八章 算法：逻辑回归算法5 Z4 U- M* e+ [7 } j( a
第九章 案例：Python实现逻辑回归与梯度下降
( b/ o9 V4 k! _第十章 案例：使用Python分析科比生涯数据
4 q( {' h& E! ]4 e. ^$ P$ l第十一章 案例：信用卡欺诈检测
# E( M& ^" E: D+ r, e8 E" m" k- I7 X第十二章 算法：决策树
& |7 J- d( f& T9 K: c+ D+ E第十三章 决策树Sklearn实例! q# V+ t. b9 J! z5 u4 P9 I
第十四章 算法：随机森林与集成算法
: W0 E4 l- {$ ?/ M v0 q第十五章 案例：Kaggle竞赛案例:泰坦尼克获救预测 o8 G3 O7 ^! e* G
第十六章 算法：线性支持向量机* c7 F. S4 X' G! K
第十七章 非线性支持向量机. K! B% ]* J3 n) ^5 F; ^- |
第十八章 支持向量调参实战
4 L( V4 J! w7 _, D3 x6 D. J第十九章 计算机视觉挑战2 X( j4 Z( \0 d
第二十章 神经网络必备基础知识点6 a9 I9 O7 j5 T* N6 d
第二十一章 最优化与反向传播4 z( U! Y7 P) a2 y, ~/ t! T6 Z
第二十二章 神经网络整体架构
. W" D4 {% {7 z% ^" x' `# C' f+ l第二十三章 案例实战CIFAR图像分类任务
' A, n8 H; C+ C3 X; j第二十四章 Tensorflow框架
% U0 q. x% q% j# M; c& n第二十五章 Mnist手写字体识别 : |: a5 i3 Q, p* W! g; u+ ]+ C. W- t; V# Y
第二十六章 PCA降维操作与SVD矩阵分解
6 p' x# b6 @0 o2 D9 t4 z8 q第二十七章 聚类与集成算法 8 }6 [5 P7 S& G
第二十八章 机器学习业务流程 5 L* k w5 j0 o' s: f
即可报名学习
0 D# J( M. F& F! A* [. A) ~: W) e. ~2 j
进阶篇（共113学时）) N$ f; t [+ H/ Q& n' w9 V
（课程大纲）
! F/ d) W4 r U6 ^4 C- Q8 y《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）; G7 m4 g# ]# F0 _) {
第一章：Seaborn可视化库（免费试学）
- _, s3 x, Z$ C+ \第二章：降维算法-线性判别分析5 T. ?0 _/ w; b+ k H3 j
第三章：Python实现线性判别分析" ~( Z9 T0 q$ N3 m, R* l" K
第四章：PCA主成分分析
5 `4 Y+ |5 Q' c! O9 K0 o( U' p" i第五章：Python实现PCA主成分分析" x' X. v) r \* G4 x5 e1 w
第六章：EM算法; f( X( m- w" i+ [0 ?
第七章：GMM聚类实践
" @" u% _& g- t第八章：Xboost算法
% N, Y4 P6 X; ^# N5 T第九章：推荐系统9 U2 y. a6 M+ x9 T3 W
第十章：推荐系统实践
' }4 T# ~1 `' h/ ]5 w; I' F第十一章：贝叶斯算法% [' E. w8 k$ C
第十二章：Python文本数据分析
: w2 Q) \' ?6 Q9 z3 u第十三章：KMEANS聚类0 `9 E" v. q6 f! d! W: [; Y- Q; s
第十四章：DBSCAN聚类
# S* Y3 k" K3 M% c; g第十五章：聚类实践
, L8 U, F6 w% e6 w1 A; w& \第十六章：时间序列ARIMA模型
: B! V0 Z: @$ f; r- I第十七章： 时间序列预测任务
L1 y+ j# Y- O4 T5 Z H第十八章：语言模型
* o, o+ ~& t8 A j. [* A) T第十九章：自然语言处理word2vec
* Z+ j8 K, Q9 E$ B2 b- n$ } y第二十章：使用word2vec进行分类任务) D7 R6 l1 j9 s+ p& y( j) b! \8 P! l
第二十一章：Gensim中文词向量建模7 Y8 l0 v, v4 U% N% q. d, x3 \
第二十二章：自然语言处理-递归神经网络; p5 T/ ?" r4 ^& W
第二十三章：递归神经网络实战-情感分析" x- g7 l/ Y" V& B" z ]
第二十四章：探索性数据分析-赛事数据集分析
- M" H$ h( Q! z8 W& |7 {, A7 K第二十五章：探索性数据分析-农粮数据分析- `. R8 H4 }2 c
即可报名学习) R" A) X* ]1 F& p9 U5 M6 n
( k) J: F; S1 ?; e! [7 \/ a
拓展篇（共88学时）: i3 I: I: q4 |4 @5 T
（课程大纲）
+ P2 h4 _0 j; }; \0 B6 z) U5 H, X《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）
9 Q' E! x- e: C- c5 i第一章：Python基础（免费试学）; J- w9 T/ K/ ]/ } C4 f. |
第二章：科学计算库Numpy
5 O! \# K! \, G) }/ ?第三章：数据分析处理库Pandas% b) \9 B% x0 X! a: s
第四章：可视化库Matplotlib
/ v7 F! y0 Z- \+ |1 q第五章：Seaborn可视化库9 C; v- h0 p8 F5 D& Q, a* Y8 d6 }
即可报名学习
' G( i6 t6 t# R9 e z3 \/ ]3 W+ c! G8 a
课程特色: ^; X: }! D- ^, }8 s3 U; H
7 s, ]- z- T5 d" K5 ?' U- b8 A
& P$ H* T$ c$ }7 F+ ^7 P% Q- 学习周期——两个月（学习建议：2小时/周）
7 n( J/ V- }/ ~8 E7 K - 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/ L, d& X% \+ s/ m- p
% c) I& K* Y6 P! s) {1 U6 Q5 ^7 O: c
适用群体+ e5 W" Z. x$ Z; x# ?0 Z
7 v0 @, H, c- h$ f* q* n# W5 e2 @- 零基础学习者
% \4 C4 m, v; f* } - 机器学习、深度学习爱好者1 }. a+ V; z2 E7 I
- 科研工作者，特别是打算迈入人工智能领域的工作者4 a1 r8 K, Z8 a% H# Y8 ^* O [
- b: e. ~9 p4 i" i4 g/ f
, E9 B) o6 v2 p; z+ D! J
你将收获
$ L5 y( E0 Z- c0 ^$ {
4 N; j% v) e# H% Q B, v
* t+ G- D3 ?& Z9 {7 o- 快速掌握Python库的使用方法并进行实战演示。
; o9 j. k5 Q. ? - 实例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。
% q& u5 E/ K) c, z+ N1 Z9 t - 使用Python库完成建模与评估工作。3 a o* k: z+ _2 b; c+ ]
授课老师
; c& n$ M9 g* p3 [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。
$ O" e/ f# Y b7 \. u
8 H" T" j) w: \9 K" B$ f7 I& V+ s特别提醒$ A8 ?3 l$ G9 I9 d
基础篇
5 s' b% \' _3 e
# e* o1 s H1 O- 课程价格——¥398% \$ I+ U$ H8 s
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①新学员
5 z0 r, N" b( M8 p+ r% R/ y' {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: o1 c* v3 @- i: b, p8 B" u$ f
评价已报名的课程，并截图发给助教，即可领取55元优惠券
, g6 s! U, X' k" b$ |进阶篇5 U7 c( Z0 D9 c/ m- `
! }' {) f1 B3 b1 i. S. a
- 课程价格——¥398" s4 g8 F/ t+ `( o T) F. o+ E6 l
- 课程优惠
8 @, a" N3 K! I1 {+ b. f: h ①新学员
2 Y/ Q! L/ |. _4 [0 i" b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
) X3 I* [0 A4 r a* g; Q9 l1 f拓展篇
) }: p" X8 _; z5 e
4 ~9 O; j0 W9 d: e6 S- 课程价格——¥1986 s4 |( w8 m2 d" G
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. N! A, ?# a1 [, M% o! W9 n
本课程暂无优惠$ e( G& l/ w6 r7 U8 e
0 x7 `& N' X5 w! O" b$ ]注意事项
, z- N8 O) W8 a2 T9 F8 a) Y②课程有疑问或成功报名均请联系助教☟
5 O% g1 D3 x: q7 K! i
+ I- V5 H6 _: E0 |来吧，点击下方“" _. L% d) r( p- I+ T: j- ?
来源：http://www.yidianzixun.com/article/0M67ZM9Z+ }4 Z, o1 J5 h
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发表于 2019-5-27 07:08:31
