機器學習三部曲

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》系列課程！

作為機器學習的系列課程，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和四大主流數據科學庫講起，再進階提升，最後結合案例進行實戰訓練。

因此，該系列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，兩個月內可完成一遍

「 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

「 課程內容 」

基礎課程、進階課程、數據科學四大庫

「 課程福利」

開學優惠活動

（活動時間：3月3日—3月9日）

開學季悄然而至，相信很多小夥伴已經陸續返校，為了給大家一個誠意滿滿的開學豪禮，小天埋頭苦幹了好幾天，給大家搗弄了一波優惠福利，現附上詳細說明。活動時間：3月3日—3月9日

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《Python機器學習實戰——入門基礎課程》

第一章 AI時代人工智慧入學指南

第二章 Python快速入門

第三章 Python工具：科學計算庫Numpy

第四章 Python工具：數據分析處理庫Pandas

第五章 Python工具：可視化庫Matplotlib

第六章 演算法：線性回歸演算法

第七章 演算法：梯度下降原理

第八章 演算法：邏輯回歸演算法

第九章 案例：Python實現邏輯回歸與梯度下降

第十章 案例：使用Python分析科比生涯數據

第十一章 案例：信用卡欺詐檢測

第十二章 演算法：決策樹

第十三章 決策樹Sklearn實例

第十四章 演算法：隨機森林與集成演算法

第十五章 案例：Kaggle競賽案例:泰坦尼克獲救預測

第十六章 演算法：線性支持向量機

第十七章 非線性支持向量機

第十八章 支持向量調參實戰

第十九章 計算機視覺挑戰

第二十章 神經網路必備基礎知識點

第二十一章 最優化與反向傳播

第二十二章 神經網路整體架構

第二十三章 案例實戰CIFAR圖像分類任務

第二十四章 Tensorflow框架

第二十五章 Mnist手寫字體識別

第二十六章 PCA降維操作與SVD矩陣分解

第二十七章 聚類與集成演算法

第二十八章 機器學習業務流程

（報名請長按上圖二維碼）

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《Python機器學習實戰——進階課程》

第一章：Seaborn可視化庫

第二章：降維演算法-線性判別分析

第三章：Python實現線性判別分析

第四章：PCA主成分分析

第五章：Python實現PCA主成分分析

第六章：EM演算法

第七章：GMM聚類實踐

第八章：Xboost演算法

第九章：推薦系統

第十章：推薦系統實踐

第十一章：貝葉斯演算法

第十二章：Python文本數據分析

第十三章：KMEANS聚類

第十四章：DBSCAN聚類

第十五章：聚類實踐

第十六章：時間序列AIRMA模型

第十七章： 時間序列預測任務

第十八章：語言模型

第十九章：自然語言處理word2vec

第二十章：使用word2vec進行分類任務

第二十一章：Gensim中文詞向量建模

第二十二章：自然語言處理-遞歸神經網路

第二十三章：遞歸神經網路實戰-情感分析

第二十四章：探索性數據分析-賽事數據集分析

第二十五章：探索性數據分析-農糧數據分析

（報名請長按上圖二維碼）

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《Python數據課程必備四大庫》

第一章：Python基礎

第二章：科學計算庫Numpy

第三章：數據分析處理庫Pandas

第四章：可視化庫Matplotlib

第五章：Seaborn可視化庫

（報名請長按上圖二維碼）

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。

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