從概念到案例，一個月掌握機器學習的20個必要知識點

隨著科技的發展，計算機對人類的生產活動和社會活動產生了極為重要的影響，同時以強大的生命力飛速發展著。目前計算機正廣泛用於社會各個領域，並朝著微型化、網路化、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慧程序，就是智能化計算機的表現，而它的主要工作原理就是深度學習。

柯潔對戰alphago

那麼，深度學習究竟是什麼呢？它能做什麼呢？今天，超模君並不打算在此詳細介紹，而是介紹深度學習的上級領導——機器學習。

機器學習作為人工智慧的核心，是一門多領域的交叉學科，專門研究計算機模擬或實現人類學習行為的方法，以獲取新的知識或技能，重新組織已用的知識結構使之不斷改善自身的性能。

最簡單而言，機器學習就是優化數學方程式的過程。但在實際生活中，機器學習已經在金融、科研等領域蓬勃發展。

比如，就金融來說

可以通過爬蟲技術獲取股票數據，

可以通過文字信息進行文本分析，

可以搭建回測系統，

可以開發交易平台。

那麼，怎麼才能更好地掌握機器學習，最高效的學習路徑應該是什麼樣的呢？

在這，必須先介紹一下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慧語言。想要掌握機器學習，需從掌握Python做起。

為此，超級數學建模攜手唐宇迪老師以Python為基礎，為你帶來實用度與趣味度滿分的《Python機器學習實戰》課程！

作為機器學習的入門基礎課程，並沒有只是灌輸大量理論，而是循序漸進，從基礎知識結合操作講起，再進階提升，最後結合案例進行實戰訓練。這，將是你首選的最佳學習路徑。

因此，該課程不但適合數學分析、機器學習等愛好者和相關科研工作者，還適合編程零基礎的小夥伴參與學習。課後唐老師還會及時跟蹤答疑。

即便是純小白，超模君相信學習該課程不會有太大的壓力。

關 於 課 程 詳 情

【課程信息】

「 學習平台 」

騰訊課堂

「 上課形式 」

課程均為錄播視頻

「 學習周期 」

建議每周至少學習2小時，一個月內可完成一遍

「 面向人群 」

人工智慧、機器學習、深度學習愛好者、

科研工作者、數據分析愛好者

零基礎的小白、負基礎的小白白

「 答疑形式 」

學習群老師隨時答疑，即便是最初級的問題

「 課程資料 」

知識總結、操作詳解、案例實戰、課後拓展

「 課程福利 」

課程優惠活動

為了更好地說明課程內容，現將詳細章節附上。

課程章節較多，可滾動查看詳情

第一章 AI時代人工智慧入學指南

1. AI時代首選Python

2. Python我該怎麼學

3. 人工智慧的核心機器學習

4. 機器學習怎麼學？

第二章 Python快速入門

1. 系列課程環境配置

2. Python快速入門

3. 變數類型

4. List基礎

5. List索引

6. 循環結構

7. 判斷結構

8. 字典

9. 文件處理

10. 函數基礎

第三章 Python工具：科學計算庫Numpy

1. Numpy數據結構

2. Numpy基本操作

3. Numpy矩陣屬性

4. Numpy矩陣操作

5. Numpy常用函數

第四章 Python工具：數據分析處理庫Pandas

1. Pandas數據讀取

2. Pandas數據預處理

3. Pandas常用函數

4. Pandas.Series結構

第五章 Python工具：可視化庫Matplotlib

1. Matplotlib.折線圖

2. Matplotlib.子圖操作

3. Matplotlib.條形圖與散點圖

4. Matplotlib.柱形圖與盒圖

5. Matplotlib.細節設置

第六章 演算法：線性回歸演算法

1. 線性回歸演算法概述

2. 誤差項分析

3. 似然函數求解

4. 目標函數推導

5. 線性回歸求解

6. 梯度下降原理

7. 梯度下降方法對比

第七章 演算法：梯度下降原理

1. 梯度下降原理

2. 梯度下降方法對比

3. 學習率對結果的影響

第八章 演算法：邏輯回歸演算法

1. 邏輯回歸演算法原理推導

2. 邏輯回歸求解

第九章 案例：Python實現邏輯回歸與梯度下降

1. 案例：Python實現邏輯回歸任務概述

2. 案例：完成梯度下降模塊

3. 案例：停止策略與梯度下降案例

4. 案例：實驗對比效果

第十章 案例：使用Python分析科比生涯數據

1. 科比數據集簡介

2. 數據預處理

3. 建模

第十一章 案例：信用卡欺詐檢測

1. 案例背景和目標

2. 樣本不均衡解決方案

3. 下採樣策略

4. 交叉驗證

5. 模型評估方法

6. 正則化懲罰

7. 邏輯回歸模型

8. 混淆矩陣

9. 邏輯回歸閾值對結果的影響

10. SMOTE樣本生成策略

第十二章 演算法：決策樹

1. 決策樹原理概述

2. 衡量標準.熵

3. 決策樹構造實例

4. 信息增益率

5. 決策樹剪枝策略

第十三章 決策樹Sklearn實例

1. 決策樹複習

2. 決策樹涉及參數

3. 樹可視化與sklearn庫簡介

4. sklearn參數選擇

第十四章 演算法：隨機森林與集成演算法

1. 集成演算法.隨機森林

2. 特徵重要性衡量

3. 提升模型

4. 堆疊模型

第十五章 案例：Kaggle競賽案例:泰坦尼克獲救預測

1. 數據介紹

2. 數據預處理

3. 回歸模型

4. 隨機森林模型

5. 特徵選擇

第十六章 演算法：線性支持向量機

1. 支持向量機要解決的問題

2. 距離與數據的定義

3. 目標函數

4. 目標函數求解

5. SVM求解實例

6. 支持向量的作用

第十七章 非線性支持向量機

1. 軟間隔問題

2. SVM核變換

第十八章 支持向量調參實戰

1. sklearn求解支持向量機

2. SVM參數選擇

第十九章 計算機視覺挑戰

1. 深度學習概述

2. 挑戰與常規套路

3. 用K近鄰來進行分類

4. 超參數與交叉驗證

第二十章 神經網路必備基礎知識點

1. 線性分類

2. 損失函數

3. 正則化懲罰項

4. softmax分類器

第二十一章 最優化與反向傳播

1. 最優化形象解讀

2. 最優化問題細節

3. 反向傳播

第二十二章 神經網路整體架構

1. 整體架構

2. 實例演示

3. 過擬合解決方案

第二十三章 案例實戰CIFAR圖像分類任務

1. cifar分類任務

2. 分模塊構造神經網路

3. 訓練神經網路完成分類任務

4. 感受神經網路的強大

第二十四章 Tensorflow框架

1. 變數

2. 變數練習

3. 線性回歸模型

4. 邏輯回歸框架

5. 邏輯回歸迭代

6. 神經網路模型

7. 完成神經網路

8. 卷積神經網路模型

9. 卷積神經網路參數

10. 安裝tensorflow

第二十五章 Mnist手寫字體識別

1. 神經網路模型概述

2. tensorflow

3. 參數

4. 卷積簡介

5. 構造網路結構

6. 訓練網路模型

第二十六章 PCA降維操作與SVD矩陣分解

1. PCA問題

2. PCA降維實例

3. SVD

4. 原理

5. SVD推薦系統

第二十七章 聚類與集成演算法

1. 聚類演算法

2. Adaboost集成演算法

3. 特徵工程（1）

4. 特徵工程（2）

第二十八章 機器學習業務流程

1. HTTP檢測任務與數據挖掘的核心

2. 論文的重要程度

3. BenchMark概述

4. BenchMark的作用

關 於 學 習 資 料

或許你已經收藏了很多學習乾貨，但超模君還是很想幫你節約總結乾貨的時間，以便你可以把更多的時間用於學習與實戰。

因此，本次課程主要包含四個方面：

1.默認你是個小白，課程從基礎知識講起，課後提供相應的資料；

2.課程中會對涉及的知識理論和操作流程進行總結，讓你牢記於心；

3.課程中涉及的課件代碼，已提前上傳，方便學習與實戰；

4.課後提供海量實戰案例，讓你學以致用，增強實操能力。

解析如何運用機器學習來分析科比的運動生涯數據

科比運動生涯數據分析結果

關 於 授 課 老 師

對於唐老師，大家或許有點陌生。不擔心，今天過後，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習經驗和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 於 課 程 優 惠

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後台回復「機器學習」即可領取

註：優惠券長期有效

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如有任何疑問和購買問題，請諮詢助教

QQ：210187565

微信：wkwxj001

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