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 7 Y/ S7 w6 y4 d% ]. h' ?# F* w
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 s8 V5 N/ E/ C: K1 Q0 [) L
& Y, t/ f' t5 L7 w- `& 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。
V- \6 V4 w- |* c( A* a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：- v, ?" h7 ]/ n1 h7 n
) R% z; b6 J1 ]7 |1 {& k- 科学计算和数据统计
8 Z* v* N! G) c6 U* }0 p- {3 r - 教育教学
5 y' l) r g. y" D- y - 用户界面开发 w) j7 P: V% w
- 桌面软件开发
, m; y; }" k3 |: ` - 游戏开发; E# w4 R/ q+ P, ` A! n; ~4 e
- Web网站开发5 J$ b- `9 _: [$ }1 L8 m
- 后端开发
3 c8 x7 c9 N& \ - 维护脚本编写
! t. d% i0 S. s+ C" v* U - ……! a1 d% S1 w2 g( U
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。
! u0 D4 \; C$ I. i: M. V ; o4 u- Z% E7 x! K" {/ \) M4 ?
今天我们就来讲讲什么是机器学习
/ c8 L4 \# x' ~# }! d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。
T7 B7 l6 K9 J% ]. @8 s3 R) _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。+ i$ z/ Q, a& |) ^" |
比如，就金融来说7 P: N2 e' | J2 z) H
可以通过爬虫技术获取股票数据；
4 s8 i4 e6 j3 z }! M# F$ y可以通过文字信息进行文本分析；: n3 x9 `. d. B8 e
可以搭建回测系统；6 g, \- z# t1 I! A+ t
可以开发交易平台。/ I4 A" l1 s p( ~
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？- o$ w1 _4 Q b3 c
（一）搞定Python：& w2 P: @9 ?& O9 x( ~; V7 L* l6 _5 D
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；
: n; r% I! G/ X+ l（二）机器学习算法：
$ s; c% N. 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；
( V: D* o4 O7 G* {（三）熟悉Python库：
$ x) M& e5 u" v3 k- [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。# q; U( p7 c* {9 S) W m) [
（四）案例与实战：
/ c; j& _2 Q$ y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 q; V J8 p B7 h- o/ w
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。
8 Z6 f# a+ w4 y" A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。
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+ y: D$ e. _( f! q2 K3 t% a相信，每天都能感受到能力的提升！! l9 @/ Q/ {% ?
《Python机器学习》系列课程介绍
; r7 ?& h {* }+ q! j基础篇（共131学时）4 T8 P6 P+ g& n1 `0 S4 Q# n) A+ L" d
（课程大纲）" n7 P- b2 N( j) b" J( E/ f! v
《Python机器学习实战课程》（¥398）
9 ~' |" g# }# }" b2 n+ m第一章 AI时代人工智能入学指南（免费试学）
2 ^ T) c; ?' |4 Z& B* u o第二章 Python快速入门（免费试学）
: L5 U, i! T y0 d第三章 Python工具：科学计算库Numpy( ?3 |% q# F& U5 I
第四章 Python工具：数据分析处理库Pandas
- y6 o; B9 ]7 O' n第五章 Python工具：可视化库Matplotlib( H' d! g- u, w* G. ^
第六章 算法：线性回归算法
& c! m' I$ B. E, X% n第七章 算法：梯度下降原理
a6 q: z% {7 o3 z第八章 算法：逻辑回归算法
8 b1 m9 X7 w ^, p1 y第九章 案例：Python实现逻辑回归与梯度下降; h, a8 V& i* w6 C' o- h
第十章 案例：使用Python分析科比生涯数据
" t1 x& Y6 ^8 k4 T第十一章 案例：信用卡欺诈检测
5 g' }, z' ?6 m4 P7 n5 C% t8 u第十二章 算法：决策树& h, `7 b5 Q. O
第十三章 决策树Sklearn实例6 I/ a3 W* w# ^$ U% q! V& z
第十四章 算法：随机森林与集成算法5 ?& t' S( X. _) q0 ]
第十五章 案例：Kaggle竞赛案例:泰坦尼克获救预测7 e4 \' O" y' A6 [
第十六章 算法：线性支持向量机
8 f. u1 u7 k, e2 x第十七章 非线性支持向量机
2 H5 R; x n* I2 u第十八章 支持向量调参实战& m* N, m) p5 L) P+ @/ ]0 E2 M, ~: `
第十九章 计算机视觉挑战/ x: c$ L9 S8 a$ q0 V' B {: T
第二十章 神经网络必备基础知识点8 T- `( ]8 V/ D9 V
第二十一章 最优化与反向传播
2 h* y& w* }; z b. s8 ^3 V6 l第二十二章 神经网络整体架构 + K5 h) I! O z4 y, F6 _
第二十三章 案例实战CIFAR图像分类任务
5 H0 Q) o7 F/ F第二十四章 Tensorflow框架 # \0 r/ Y0 t. b7 X4 [ R
第二十五章 Mnist手写字体识别 * L, R' ?1 W3 [ Q, |
第二十六章 PCA降维操作与SVD矩阵分解
. j, M, M9 O! `$ e, D第二十七章 聚类与集成算法 , e8 }) z4 v: B7 P* L! q
第二十八章 机器学习业务流程 8 [/ i7 Q W) J* w/ d
即可报名学习
: W% h# @: r3 S8 Y- m1 s, _4 `# M8 G) z2 D3 C8 C) M
进阶篇（共113学时）
6 ~' N) ~' K5 j3 S（课程大纲）, G& q7 o( ^6 Y A& k
《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）
( O0 G* \, c. y第一章：Seaborn可视化库（免费试学）1 t r B# L( [1 l( D2 G
第二章：降维算法-线性判别分析+ ^) h/ p. s- p" N
第三章：Python实现线性判别分析$ H$ V& u$ {) T' j9 ]/ [5 I" S
第四章：PCA主成分分析
2 M6 q" T. f$ x9 T5 }% p8 n第五章：Python实现PCA主成分分析
! d1 h( l. c4 q) f第六章：EM算法
: Z# d. a ]- Z6 Z3 r$ p3 M) b第七章：GMM聚类实践
) h# b7 D" S9 c# _3 B1 X0 Z4 X第八章：Xboost算法
0 B) q! r0 Z- e+ ]7 J& M5 m第九章：推荐系统
6 t6 T. A; ~* Z8 `- C! s/ ]) o* j7 H W第十章：推荐系统实践
! E! w0 U' H& \9 o3 y/ r第十一章：贝叶斯算法
/ D- \# q. ^( T8 z) ]6 f' {4 P( y* K' g( {第十二章：Python文本数据分析9 _7 \/ J( a- }. u4 ^
第十三章：KMEANS聚类2 Z5 Y8 ^: I& z" G4 m$ F
第十四章：DBSCAN聚类1 O% { X+ o" k. ~& j f; e* Z
第十五章：聚类实践5 Y- _$ Y6 A" f
第十六章：时间序列ARIMA模型# B' o9 m* X- }. d' e5 P1 `
第十七章： 时间序列预测任务
' N5 z+ r/ L% S' q9 x! E1 a( u第十八章：语言模型2 w$ T9 c( |# J* y7 s9 t
第十九章：自然语言处理word2vec3 n+ d! `: e( R; F
第二十章：使用word2vec进行分类任务: _. S5 C" d0 j! U3 X! G: T& |& h
第二十一章：Gensim中文词向量建模; [2 e, _! w% g) W) j
第二十二章：自然语言处理-递归神经网络
% y% s6 M/ o2 x: A8 a6 i第二十三章：递归神经网络实战-情感分析4 X. x' I) ^% y. g$ k' m
第二十四章：探索性数据分析-赛事数据集分析
. }2 ?' w% ~4 B0 _; U第二十五章：探索性数据分析-农粮数据分析! Q$ G; H* P2 d
即可报名学习; B7 W+ t ^+ i, ^2 Y7 g" B* h/ U
$ _$ p. B2 F+ m& y拓展篇（共88学时）5 V* l( ?( Q( w" f# S `
（课程大纲）: M9 _, X6 ~$ \- K2 ^
《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）
* W1 U$ M) p) c; C& Y$ i4 r第一章：Python基础（免费试学）
) r. v' b7 s; i0 v第二章：科学计算库Numpy
% }" g3 b* C7 P4 w第三章：数据分析处理库Pandas
& {" W2 X; g6 Q T" M+ _8 y第四章：可视化库Matplotlib
( `) o* E: @- L第五章：Seaborn可视化库
. p7 U ]$ u2 W- p& [4 q即可报名学习
( s& n$ Y# s$ Z7 c2 k) X! z* I+ Y% |* Z
课程特色
3 |# @- o; U' o4 v' r& W
+ j- _. A; k1 J B; V2 f7 n+ {5 C3 M1 k# S2 O: V8 c
- 学习周期——两个月（学习建议：2小时/周）
7 @( p7 G5 g6 M* t5 b x - 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
4 J: o4 s- k+ a& m( X3 N0 M
- \1 H/ X% r2 p: f+ ^% v# i+ I
/ s% q! q$ d+ v9 q; w) ^, q 适用群体2 ^- S2 k- `! f# f
$ }' Z& Q9 m8 P( S- e- t I
- 零基础学习者2 K0 V" e8 A6 C& _9 ?/ {6 ]+ Q
- 机器学习、深度学习爱好者4 |& B7 w/ r$ X# l- h: p7 W
- 科研工作者，特别是打算迈入人工智能领域的工作者& J$ y" X8 b3 a" w) }% z/ s
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, i; m! c% F$ ~8 Y& H8 B" Q3 ?8 L 你将收获8 \: o+ x! k3 l) t" U) Z& {
$ G3 I, C# w3 t* B/ n" K
& e9 T+ G- _% d
- 快速掌握Python库的使用方法并进行实战演示。
2 P# D+ _% h: K - 实例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。
6 l* `9 i' ], ~ - 使用Python库完成建模与评估工作。, q9 s5 m, x4 r$ t4 Y/ G& B5 Z
授课老师
2 H$ G+ b* g9 ~, |7 x7 v5 |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。5 n) Y- b- d8 G0 s: c/ u
7 b9 `" `$ `0 ^6 [+ k+ Q2 b特别提醒
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注意事项 C [" N! {; D+ s; r/ v7 S
②课程有疑问或成功报名均请联系助教☟
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来源：http://www.yidianzixun.com/article/0M67ZM9Z
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发表于 2019-5-27 07:08:31
