隨著科技的發(fā)展，計算機對人類的生產(chǎn)活動和社會活動產(chǎn)生了極為重要的影響，同時以強大的生命力飛速發(fā)展著。目前計算機正廣泛用于社會各個領(lǐng)域，并朝著微型化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化和巨型化的方向前進。

說到智能化，大家最先想到的應(yīng)該就是阿爾法狗吧。沒錯，阿爾法狗作為第一個擊敗人類圍棋冠軍的人工智能程序，就是智能化計算機的表現(xiàn)，而它的主要工作原理就是深度學(xué)習(xí)。

柯潔對戰(zhàn)alphago

那么，深度學(xué)習(xí)究竟是什么呢？它能做什么呢？今天，超模君并不打算在此詳細介紹，而是介紹深度學(xué)習(xí)的上級領(lǐng)導(dǎo)——機器學(xué)習(xí)。

機器學(xué)習(xí)作為人工智能的核心，是一門多領(lǐng)域的交叉學(xué)科，專門研究計算機模擬或?qū)崿F(xiàn)人類學(xué)習(xí)行為的方法，以獲取新的知識或技能，重新組織已用的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。

最簡單而言，機器學(xué)習(xí)就是優(yōu)化數(shù)學(xué)方程式的過程。但在實際生活中，機器學(xué)習(xí)已經(jīng)在金融、科研等領(lǐng)域蓬勃發(fā)展。

比如，就金融來說

可以通過爬蟲技術(shù)獲取股票數(shù)據(jù)，

可以通過文字信息進行文本分析，

可以搭建回測系統(tǒng)，

可以開發(fā)交易平臺。

那么，怎么才能更好地掌握機器學(xué)習(xí)，最高效的學(xué)習(xí)路徑應(yīng)該是什么樣的呢？

在這，必須先要介紹一下2017年編程語言排行榜首位的Python。Python是一門易讀、易維護，用途廣泛的編程語言，同時也是時下最火的人工智能語言。想要掌握機器學(xué)習(xí)，需從掌握Python做起。

為此，超級數(shù)學(xué)建模攜手唐宇迪老師以Python為基礎(chǔ)，為你帶來實用度與趣味度滿分的《Python機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》課程！

作為機器學(xué)習(xí)的入門基礎(chǔ)課程，并沒有只是灌輸大量理論，而是循序漸進，從基礎(chǔ)知識結(jié)合操作講起，再進階提升，最后結(jié)合案例進行實戰(zhàn)訓(xùn)練。

因此，該課程不但適合數(shù)學(xué)分析、機器學(xué)習(xí)等愛好者和相關(guān)科研工作者，還適合編程零基礎(chǔ)的小伙伴參與學(xué)習(xí)。課后唐老師還會及時跟蹤答疑。

即便是純小白，超模君相信學(xué)習(xí)該課程不會有太大的壓力。

關(guān) 于 課 程 詳 情

【課程信息】

「 學(xué)習(xí)平臺 」

騰訊課堂

「 上課形式 」

課程均為錄播視頻

「 學(xué)習(xí)周期 」

建議每周至少學(xué)習(xí)2小時，一個月內(nèi)可完成一遍

「 面向人群 」

人工智能、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)愛好者、

科研工作者、數(shù)據(jù)分析愛好者

零基礎(chǔ)的小白、負基礎(chǔ)的小白白

「 答疑形式 」

學(xué)習(xí)群老師隨時答疑，即便是最初級的問題

「 課程資料 」

知識總結(jié)、操作詳解、案例實戰(zhàn)、課后拓展

「 課程福利 」

課程優(yōu)惠活動?

為了更好地說明課程內(nèi)容，現(xiàn)將詳細章節(jié)附上。

課程章節(jié)較多，可滾動查看詳情

第一章? AI時代人工智能入學(xué)指南

AI時代首選Python

Python我該怎么學(xué)?

人工智能的核心機器學(xué)習(xí)?

機器學(xué)習(xí)怎么學(xué)？?

第二章?Python快速入門

系列課程環(huán)境配置? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

Python快速入門? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

變量類型? ? ??

List基礎(chǔ)? ? ? ? ? ??

List索引? ? ? ? ? ? ? ??

循環(huán)結(jié)構(gòu)? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??

判斷結(jié)構(gòu)? ? ? ? ? ? ? ? ??

字典? ? ? ? ? ? ? ? ?

文件處理? ? ?

函數(shù)基礎(chǔ)

第三章 Python工具：科學(xué)計算庫Numpy

Numpy數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)?

Numpy基本操作? ?

Numpy矩陣屬性? ? ? ? ?

Numpy矩陣操作? ? ? ??

Numpy常用函數(shù)

第四章 Python工具：數(shù)據(jù)分析處理庫Pandas

Pandas數(shù)據(jù)讀取? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

Pandas數(shù)據(jù)預(yù)處理? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

Pandas常用函數(shù)? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

Pandas.Series結(jié)構(gòu)

第五章 Python工具：可視化庫Matplotlib

Matplotlib.折線圖? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

Matplotlib.子圖操作? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

Matplotlib.條形圖與散點圖? ? ? ? ? ? ?

Matplotlib.柱形圖與盒圖? ? ? ? ? ? ? ?

Matplotlib.細節(jié)設(shè)置

第六章 算法：線性回歸算法

線性回歸算法概述? ? ? ? ? ?

誤差項分析? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??

似然函數(shù)求解? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??

目標(biāo)函數(shù)推導(dǎo)? ? ? ? ? ? ? ? ? ??

線性回歸求解? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

梯度下降原理? ? ? ? ? ? ? ? ? ??

梯度下降方法對比

第七章 算法：梯度下降原理

梯度下降原理? ? ?

梯度下降方法對比? ? ? ? ?

學(xué)習(xí)率對結(jié)果的影響

第八章 算法：邏輯回歸算法

邏輯回歸算法原理推導(dǎo)? ? ? ? ? ? ?

邏輯回歸求解

第九章 案例：Python實現(xiàn)邏輯回歸與梯度下降

案例：Python實現(xiàn)邏輯回歸任務(wù)概述?

案例：完成梯度下降模塊? ? ? ? ?

案例：停止策略與梯度下降案例? ? ??

案例：實驗對比效果

第十章 案例：使用Python分析科比生涯數(shù)據(jù)

科比數(shù)據(jù)集簡介? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

數(shù)據(jù)預(yù)處理? ? ?

建模

第十一章 案例：信用卡欺詐檢測

案例背景和目標(biāo)? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

樣本不均衡解決方案? ? ? ? ? ? ?

下采樣策略? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??

交叉驗證? ? ? ? ? ? ? ? ?

模型評估方法? ? ? ? ? ? ?

正則化懲罰? ??

邏輯回歸模型? ??

混淆矩陣? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

邏輯回歸閾值對結(jié)果的影響??

SMOTE樣本生成策略

第十二章 算法：決策樹

決策樹原理概述? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??

衡量標(biāo)準(zhǔn).熵? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??

決策樹構(gòu)造實例? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

信息增益率? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??

決策樹剪枝策略

第十三章 決策樹Sklearn實例

決策樹復(fù)習(xí)? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

決策樹涉及參數(shù)? ? ?

樹可視化與sklearn庫簡介? ? ?

sklearn參數(shù)選擇

第十四章 算法：隨機森林與集成算法

集成算法.隨機森林? ? ?

特征重要性衡量? ? ? ?

提升模型? ? ? ? ? ??

堆疊模型

第十五章 案例：Kaggle競賽案例:泰坦尼克獲救預(yù)測

數(shù)據(jù)介紹? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

數(shù)據(jù)預(yù)處理? ?

回歸模型? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

隨機森林模型? ? ??

特征選擇

第十六章 算法：線性支持向量機

支持向量機要解決的問題? ? ?

距離與數(shù)據(jù)的定義? ? ? ? ? ??

目標(biāo)函數(shù)? ? ? ? ? ? ? ? ? ??

目標(biāo)函數(shù)求解? ? ? ? ? ? ? ? ?

SVM求解實例? ? ? ? ? ? ? ??

支持向量的作用

第十七章 非線性支持向量機

軟間隔問題? ? ? ? ? ? ? ?

SVM核變換

第十八章 支持向量調(diào)參實戰(zhàn)

sklearn求解支持向量機??

SVM參數(shù)選擇

第十九章 計算機視覺挑戰(zhàn)

深度學(xué)習(xí)概述? ? ? ?

挑戰(zhàn)與常規(guī)套路? ? ? ? ? ? ? ?

用K近鄰來進行分類

超參數(shù)與交叉驗證

第二十章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)必備基礎(chǔ)知識點

線性分類? ? ? ? ? ? ? ? ??

損失函數(shù)? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

正則化懲罰項? ? ?

softmax分類器

第二十一章 最優(yōu)化與反向傳播

最優(yōu)化形象解讀? ??

最優(yōu)化問題細節(jié)? ? ? ? ? ? ??

反向傳播

第二十二章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整體架構(gòu) ? ?

整體架構(gòu)? ? ??

實例演示? ? ? ? ??

過擬合解決方案? ??

第二十三章?案例實戰(zhàn)CIFAR圖像分類任務(wù)?

cifar分類任務(wù)??

分模塊構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)? ?

訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成分類任務(wù)? ? ??

感受神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強大? ??

第二十四章 Tensorflow框架 ? ?

變量?

變量練習(xí)? ? ? ??

線性回歸模型? ?

邏輯回歸框架? ? ?

邏輯回歸迭代? ? ? ?

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型? ? ?

完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)? ?

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型? ?

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)? ??

安裝tensorflow ? ?

第二十五章 Mnist手寫字體識別 ???

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型概述??

tensorflow

參數(shù)? ? ? ? ? ? ?

卷積簡介??

構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型 ? ?

第二十六章 PCA降維操作與SVD矩陣分解????

PCA問題? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

PCA降維實例? ??

SVD

原理? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

SVD推薦系統(tǒng)? ??

第二十七章 聚類與集成算法??

聚類算法? ? ? ? ? ? ? ??

Adaboost集成算法?

特征工程（1）? ? ? ? ??

特征工程（2）? ?

第二十八章 機器學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)流程???

HTTP檢測任務(wù)與數(shù)據(jù)挖掘的核心??

論文的重要程度? ? ?

BenchMark概述? ??

BenchMark的作用? ??

關(guān) 于 學(xué) 習(xí) 資 料

或許你已經(jīng)收藏了很多學(xué)習(xí)干貨，但超模君還是很想幫你節(jié)約總結(jié)干貨的時間，以便你可以把更多的時間用于學(xué)習(xí)與實戰(zhàn)。

因此，本次課程主要包含四個方面：

1.默認你是個小白，課程從基礎(chǔ)知識講起，課后提供相應(yīng)的資料；

2.課程中會對涉及的知識理論和操作流程進行總結(jié)，讓你牢記于心；

3.課程中涉及的課件代碼，已提前上傳，方便學(xué)習(xí)與實戰(zhàn)；

4.課后提供海量實戰(zhàn)案例，讓你學(xué)以致用，增強實操能力。

解析如何運用機器學(xué)習(xí)來分析科比的運動生涯數(shù)據(jù)

科比運動生涯數(shù)據(jù)分析結(jié)果

關(guān) 于 授 課 老 師

對于唐老師，大家或許有點陌生。不擔(dān)心，今天過后，你們都會熟悉他的。作為本次課程的主講老師，他將自己多年的機器學(xué)習(xí)經(jīng)驗和Python使用技巧分享給大家。所以課程不僅是知識，還有思維和方法，你完全可以做到舉一反三。

關(guān) 于 課 程 優(yōu) 惠

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后臺回復(fù)“機器學(xué)習(xí)”即可領(lǐng)取

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歡迎來撩~

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的从概念到案例，机器学习应该掌握的20个知识点的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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