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 * ~6 Y, |' `0 w" l$ `
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。* a- e/ ]9 `6 A9 H( j6 H" p
 4 Y! W! h8 i8 `0 R
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。
V% y, p1 E% x6 r7 s/ c, |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：8 f# d; p, Z, Z% _5 j2 S
9 r/ ]1 [9 [( y, p* h: e
- 科学计算和数据统计/ J0 b/ ]" u# I. @( Z# ?5 K" d
- 教育教学5 |, q. c, w" A3 L- w
- 用户界面开发' ?, h& K& @/ r7 L$ ]* `2 }
- 桌面软件开发
; e: {2 E9 Y( S% l6 U& ?5 c* L - 游戏开发
% v$ ]* M- Z% Z# i$ D - Web网站开发8 K! r8 i% O3 f7 b+ Z; T" I' Y9 W
- 后端开发
% e7 d; `, X( o7 x - 维护脚本编写1 U0 ~( l- H }2 h l1 L
- ……8 U/ l8 y3 S$ {" U" i* Y
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。; [6 j5 O5 s) p+ H' O
 7 ?! Y1 m: Z) r* A
今天我们就来讲讲什么是机器学习
\2 a1 g) d! f8 ?& o1 C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。. `* ^% r) M: H: ~' g) f1 I- y
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。( ~% m! s" V( Z, Y0 e# D5 _
比如，就金融来说
$ K! ]: z' ?4 z7 B. Y可以通过爬虫技术获取股票数据；
5 y8 v- _6 Q9 g) Q. x可以通过文字信息进行文本分析；( {' K3 f# |$ R `/ R$ H
可以搭建回测系统；% M& b- `5 _! a' @9 v D" j- \: u+ D+ I
可以开发交易平台。
9 t4 k3 M3 y( c 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？
% \( }7 b' o; t& w" c" l（一）搞定Python：
" L" u( O V- ~/ Y; o) ]* x2 Y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；% }9 w/ y& Y. N; P# j0 U
（二）机器学习算法：+ L9 {7 ?2 z. e% k t
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；9 `3 h& E6 W. [/ u
（三）熟悉Python库：" c3 \1 w. n7 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。
' q. Z6 L# B4 M% u) T" u: t（四）案例与实战：1 m! I0 m- r7 r7 ]3 s
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。
: A5 d, k. A$ y/ 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。: B8 \" }2 y; e0 D4 L8 _* R; b
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。
5 N* l& V: N, B. C1 U6 c4 F0 `4 F7 U: m, G' L6 |8 d( s
相信，每天都能感受到能力的提升！
! a H, g0 k$ C" ^/ x) ]. l《Python机器学习》系列课程介绍/ M; P* K7 k6 B. R) R
基础篇（共131学时）
) |' U/ g+ q+ J5 B5 y! b3 i（课程大纲）
+ D' T B& u- V《Python机器学习实战课程》（¥398）4 J: e0 w4 ?; H
第一章 AI时代人工智能入学指南（免费试学）
* f' Y$ P0 H1 A' f$ H5 ?第二章 Python快速入门（免费试学）
- a+ ]& k) m1 \2 c% u! ?第三章 Python工具：科学计算库Numpy
4 A, n, L) B2 l5 J第四章 Python工具：数据分析处理库Pandas! x. Z9 K; }5 u0 C
第五章 Python工具：可视化库Matplotlib
( q' ^" _$ F6 x第六章 算法：线性回归算法& J- C; ^% h. g9 a
第七章 算法：梯度下降原理
0 s; h9 M4 k1 |1 \5 o第八章 算法：逻辑回归算法: a/ o. P& f( y# W0 }" Z2 U
第九章 案例：Python实现逻辑回归与梯度下降( ?1 `, X$ ~% v& ~
第十章 案例：使用Python分析科比生涯数据
7 N% y0 E1 H- }2 B# W. W, f第十一章 案例：信用卡欺诈检测
+ s* \# M$ R6 X9 W. _' O% j4 {( |第十二章 算法：决策树& D& I( e5 ~( |4 O% o! c9 \3 F
第十三章 决策树Sklearn实例/ ~1 s( v/ d# N+ b- E0 M
第十四章 算法：随机森林与集成算法6 c5 i$ z* ^, i6 S$ V
第十五章 案例：Kaggle竞赛案例:泰坦尼克获救预测
! m0 {9 b/ W; [6 [4 W第十六章 算法：线性支持向量机2 Y+ X- s8 z8 a% n9 @( J
第十七章 非线性支持向量机
1 j( [% Q3 @# T, f! ?( P6 M* n第十八章 支持向量调参实战1 o5 v( t, x ^% K0 p6 ~7 g7 u8 m' P) ^
第十九章 计算机视觉挑战
8 e U7 q v" S% h8 F第二十章 神经网络必备基础知识点
" E1 R4 F$ Y; U0 p6 n5 p. m" }* H- w第二十一章 最优化与反向传播
8 ~6 B* i8 ?0 _2 p# t& O第二十二章 神经网络整体架构 - d5 i( G; j* M0 J* b/ E
第二十三章 案例实战CIFAR图像分类任务
# a, d, w( }# s3 @$ E第二十四章 Tensorflow框架 3 }7 x; h) s: V& w$ U8 ]" B4 K: e
第二十五章 Mnist手写字体识别
2 N0 M7 N8 l' C0 [第二十六章 PCA降维操作与SVD矩阵分解
3 ^3 a1 ?' B4 j+ L6 v Y; A2 R7 |第二十七章 聚类与集成算法
* h6 K! F, g5 o) y$ W' Z+ K# n4 H. `第二十八章 机器学习业务流程
2 s/ ~1 M1 q5 J4 |2 g( r8 h$ T即可报名学习
% f# W( P/ O& }: Q- b6 H& w! M
5 L, Q/ ?7 c3 f; Y5 _7 @, m进阶篇（共113学时）8 `$ ?- m/ p3 S/ h6 U
（课程大纲）
. Q K( x8 B4 r; w5 q% q3 l《Python机器学习实战——进阶课程》（¥398）
6 f* ^" q3 L# u4 }" t2 h第一章：Seaborn可视化库（免费试学）
+ G5 X! H* q# X) p7 p' Z4 {9 i第二章：降维算法-线性判别分析9 R7 z% R, s: l: G
第三章：Python实现线性判别分析
: @# v# Q8 i/ p5 h! X3 _第四章：PCA主成分分析$ B. _! t" P8 W( r
第五章：Python实现PCA主成分分析6 j( R3 f9 l$ R& J9 P
第六章：EM算法
& n! M3 s5 M# b- d$ }* l8 H$ q0 P第七章：GMM聚类实践
6 n/ m0 {+ R" g& [, `第八章：Xboost算法& p; m0 u' n. r! D* B) J5 V
第九章：推荐系统3 n8 [# T# m4 x6 x3 e4 f
第十章：推荐系统实践
d3 I, Y6 {4 o' `1 E8 a R9 g第十一章：贝叶斯算法) F7 ?3 X2 r! }
第十二章：Python文本数据分析' N9 m2 Z/ m" S. L7 u
第十三章：KMEANS聚类3 t# V2 ^- ]5 B; ^9 P1 m
第十四章：DBSCAN聚类
8 e4 I# p( Y4 b0 F第十五章：聚类实践
1 s6 C. j- c8 E/ X第十六章：时间序列ARIMA模型& u9 W: k% a$ v+ m! ]. ~9 h# J [8 w% ~
第十七章： 时间序列预测任务3 s& \$ y$ u; b' {. B$ ?$ E: `- I
第十八章：语言模型( u2 F7 B5 |! n; x4 h* y
第十九章：自然语言处理word2vec! i) ]( o9 s8 V1 S) U& N& m$ l
第二十章：使用word2vec进行分类任务0 }7 M U- a4 T% a" r7 t
第二十一章：Gensim中文词向量建模
/ O3 x5 o+ R6 ~+ r第二十二章：自然语言处理-递归神经网络
2 l' q5 W0 s6 I2 x. [0 H第二十三章：递归神经网络实战-情感分析
$ w Z6 z' q( C9 c第二十四章：探索性数据分析-赛事数据集分析2 a4 L( k0 p" u/ j
第二十五章：探索性数据分析-农粮数据分析
% F; Y, `% i, |5 v& t- e即可报名学习
0 v( p8 ~2 T5 H3 v: F3 E& x2 B8 z! L, Y. d
拓展篇（共88学时）
2 p; k6 E; k- Z. ~- r. x; |（课程大纲）
& n T C( w# K2 u( x3 d" `《Python数据科学必备四大主流库》（¥198）9 {* m o1 R3 [
第一章：Python基础（免费试学）- _: W& f) q* g9 O* f" ~* `8 g
第二章：科学计算库Numpy4 r! p. {' d- m( _$ ?
第三章：数据分析处理库Pandas% H1 S4 A( g2 `1 m
第四章：可视化库Matplotlib' P5 I2 m9 B' ^- z
第五章：Seaborn可视化库7 E6 ~( v+ g/ J9 n3 Y* G5 u
即可报名学习
/ s# _3 X/ }2 _, K3 }0 g* G' f u# Q
课程特色
6 W+ b9 C' |. q& a& A% }* @
, T% k" v! i9 f ^( e7 X* U+ d; Z3 [6 k, G
- 学习周期——两个月（学习建议：2小时/周）
5 K* t; X1 X, u; I% V& u& i2 l - 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
" B4 b& ~: e- H: U l/ d/ T, a# A0 e, a
/ ]' Q- L# h& l; J( u. o 适用群体
. k" {1 a6 s4 c. _& R
6 N7 t7 l+ l# ?8 ^- n- 零基础学习者
U8 ^8 |0 ~; N h1 b4 B - 机器学习、深度学习爱好者
2 f1 z* i1 @ H3 G" A - 科研工作者，特别是打算迈入人工智能领域的工作者6 J- r. ]" n" H3 G, {
* L# I4 y/ y! x1 p. A+ b
+ L6 ` v( J) A5 L* i+ t) t
你将收获( R, `3 ]( L! I* m
1 f; M# b1 j* Y
' {) s' J1 ^7 b
- 快速掌握Python库的使用方法并进行实战演示。% J, j5 J- H' L/ {3 |
- 实例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。7 ]2 S2 V4 u) K4 Z+ z N
- 使用Python库完成建模与评估工作。
% ]& {$ D: R% x5 W; _ 授课老师9 R& ^! y7 X9 s2 r
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。
; U& j0 \( j0 W% D; `; Q
* x8 ^* z. \! E! f特别提醒9 C, d1 E7 r2 E1 F# B3 w7 q
基础篇! O( {5 h* r a" E; l& s
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进阶篇2 B# X4 T, d2 N; K( H* b$ h) l
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, l/ `& C2 ~- F4 H8 f* r$ r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; F' [6 m- N5 n6 W6 k
拓展篇
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注意事项* e ^+ n1 M, i- D! R7 c
②课程有疑问或成功报名均请联系助教☟: `% h. k4 h, W4 f1 z p+ u
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来源：http://www.yidianzixun.com/article/0M67ZM9Z) J$ s9 {5 F# N& R
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发表于 2019-5-27 07:08:31
