从概念到案例,机器学习应该掌握的20个知识点
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
注:優(yōu)惠券長期有效
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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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