机器学习三部曲

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。

《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

（报名请长按上图二维码）

《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