随着科技的发展,计算机对人类的生产活动和社会活动产生了极为重要的影响,同时以强大的生命力飞速发展着。目前计算机正广泛用于社会各个领域,并朝着微型化、网络化、智能化和巨型化的方向前进。
说到智能化,大家最先想到的应该就是阿尔法狗吧。没错,阿尔法狗作为第一个击败人类围棋冠军的人工智能程序,就是智能化计算机的表现,而它的主要工作原理就是深度学习。
柯洁对战alphago
那么,深度学习究竟是什么呢?它能做什么呢?今天,超模君并不打算在此详细介绍,而是介绍深度学习的上级领导——机器学习。
机器学习作为人工智能的核心,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,重新组织已用的知识结构使之不断改善自身的性能。
最简单而言,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。
比如,就金融来说
可以通过爬虫技术获取股票数据,
可以通过文字信息进行文本分析,
可以搭建回测系统,
可以开发交易平台。
那么,怎么才能更好地掌握机器学习,最高效的学习路径应该是什么样的呢?
在这,必须先要介绍一下2017年编程语言排行榜首位的Python。Python是一门易读、易维护,用途广泛的编程语言,同时也是时下最火的人工智能语言。想要掌握机器学习,需从掌握Python做起。
为此,超级数学建模携手唐宇迪老师以Python为基础,为你带来实用度与趣味度满分的《Python机器学习》系列课程!
作为机器学习的系列课程,并没有只是灌输大量理论,而是循序渐进,从基础知识结合操作和四大主流数据科学库讲起,再进阶提升,最后结合案例进行实战训练。
因此,该系列课程不但适合数学分析、机器学习等爱好者和相关科研工作者,还适合编程零基础的小伙伴参与学习。课后唐老师还会及时跟踪答疑。
即便是纯小白,超模君相信学习课程不会有太大的压力。
关 于 课 程 详 情
【课程信息】
「 学习平台 」
腾讯课堂
「 上课形式 」
课程均为录播视频
「 学习周期 」
建议每周至少学习2小时,两个月内可完成一遍
「 面向人群 」
人工智能、机器学习、深度学习爱好者、
科研工作者、数据分析爱好者
零基础的小白、负基础的小白白
「 答疑形式 」
学习群老师随时答疑,即便是最初级的问题
「 课程资料 」
知识总结、操作详解、案例实战、课后拓展
「 课程内容 」
基础课程、进阶课程、数据科学四大库
为了更好地说明课程内容,现将详细章节附上。
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《Python机器学习实战——入门基础课程》
第一章 AI时代人工智能入学指南
第二章 Python快速入门
第三章 Python工具:科学计算库Numpy
第四章 Python工具:数据分析处理库Pandas
第五章 Python工具:可视化库Matplotlib
第六章 算法:线性回归算法
第七章 算法:梯度下降原理
第八章 算法:逻辑回归算法
第九章 案例:Python实现逻辑回归与梯度下降
第十章 案例:使用Python分析科比生涯数据
第十一章 案例:信用卡欺诈检测
第十二章 算法:决策树
第十三章 决策树Sklearn实例
第十四章 算法:随机森林与集成算法
第十五章 案例:Kaggle竞赛案例:泰坦尼克获救预测
第十六章 算法:线性支持向量机
第十七章 非线性支持向量机
第十八章 支持向量调参实战
第十九章 计算机视觉挑战
第二十章 神经网络必备基础知识点
第二十一章 最优化与反向传播
第二十二章 神经网络整体架构
第二十三章 案例实战CIFAR图像分类任务
第二十四章 Tensorflow框架
第二十五章 Mnist手写字体识别
第二十六章 PCA降维操作与SVD矩阵分解
第二十七章 聚类与集成算法
第二十八章 机器学习业务流程
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《Python机器学习实战——进阶课程》
第一章:Seaborn可视化库
第二章:降维算法-线性判别分析
第三章:Python实现线性判别分析
第四章:PCA主成分分析
第五章:Python实现PCA主成分分析
第六章:EM算法
第七章:GMM聚类实践
第八章:Xboost算法
第九章:推荐系统
第十章:推荐系统实践
第十一章:贝叶斯算法
第十二章:Python文本数据分析
第十三章:KMEANS聚类
第十四章:DBSCAN聚类
第十五章:聚类实践
第十六章:时间序列AIRMA模型
第十七章: 时间序列预测任务
第十八章:语言模型
第十九章:自然语言处理word2vec
第二十章:使用word2vec进行分类任务
第二十一章:Gensim中文词向量建模
第二十二章:自然语言处理-递归神经网络
第二十三章:递归神经网络实战-情感分析
第二十四章:探索性数据分析-赛事数据集分析
第二十五章:探索性数据分析-农粮数据分析
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《Python数据课程必备四大库》
第一章:Python基础
第二章:科学计算库Numpy
第三章:数据分析处理库Pandas
第四章:可视化库Matplotlib
第五章:Seaborn可视化库
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关 于 学 习 资 料
或许你已经收藏了很多学习干货,但超模君还是很想帮你节约总结干货的时间,以便你可以把更多的时间用于学习与实战。
因此,本次课程主要包含四个方面:
1.默认你是个小白,课程从基础知识讲起,课后提供相应的资料;
2.课程中会对涉及的知识理论和操作流程进行总结,让你牢记于心;
3.课程中涉及的课件代码,已提前上传,方便学习与实战;
4.课后提供海量实战案例,让你学以致用,增强实操能力。
解析如何运用机器学习来分析科比的运动生涯数据
科比运动生涯数据分析结果
关 于 授 课 老 师
对于唐老师,大家或许有点陌生。不担心,今天过后,你们都会熟悉他的。作为本次课程的主讲老师,他将自己多年的机器学习经验和Python使用技巧分享给大家。所以课程不仅是知识,还有思维和方法,你完全可以做到举一反三。
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QQ:210187565
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Python交流群:114109947
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