這個世界除了被喂狗糧還有另一種絕望

前幾天，小天正在家裡愉快地享受周末，突然有位小夥伴表示想要了解機器學習。

恭喜這位小夥伴，小天今天決定翻你牌了！

其實，機器學習這個詞挺迷惑人的，因為它的英文名叫做Machine Learning。在計算機領域，Machine一般泛指計算機，而Machine Learning說明了這是一門讓計算機「學習」的技術。

那麼問題來了，計算機怎麼可能像人類一樣進行「學習」？

就傳統而言，想要讓計算機動起來，我們得先輸入一串指令，它遵照著這個指令才會一步步執行下去。儘管這是一個非常明確的方法，但是在機器學習中並不能實施，因為機器學習只接受你輸入的數據！

也就是說，機器學習是一種讓計算機利用數據而不是指令來進行工作的方法。概念或許有點空洞，接下來就讓小天詳細說明一下。

首先，舉個簡單的栗子

不好意思，又是小模君，畢竟近段時間小模君比較亢奮。

事情是這樣的，小模君最近談了位女朋友，只要有時間都會屁顛屁顛地跟女朋友去約會，但是他的女朋友小A跟大多數女生一樣，有遲到的小毛病，等一兩個小時是常有的事情，為此小模君甚是苦惱。

於是，在上周末準備出門約會的時候，他終於決定動動腦瓜子想個策略應對。重新回到房間，小模君從褲袋裡掏出一張紙開始演算。

到目前為止，他倆約會的次數多得數不清了，因此小模君作了一定的假設。

假設他們約過5次，小A遲到的次數是1次，那麼小A按時到的比例是80%，小模君心中的閾值就是70%，所以小模君會認為小A應該不會遲到，可以按時出門。

而如果小A遲到過4次，那麼小A按時到的比例就為20%，這個比例已經低於小模君的閾值，所以此時小模君需選擇推遲出門的時間。

根據上述的假設，小模君寫寫畫畫了一會，決定玩半小時遊戲再出門。演算很完美，他到達目的地等待5分鐘後，小A也到達了，他倆一起愉快撒狗糧去了！

這個例子看似很簡單，實際上它是可以被擴充為一個完整的機器學習過程的。小模君用到的方法其實只是大家很熟悉的經驗法，只是在演算過程中，依據了數據作出判斷而已。

而依據數據作出判斷在本質上是跟機器學習的思想一致的。

在剛才的例子中，小模君只是簡單地考慮了「頻次」這個屬性，而在真實的機器學習中，這並不怎麼算為一個應用。一般的機器學習模型至少需要考慮兩個量：因變數和自變數。

假如小模君將時間作為自變數，此時他會發現小A遲到的日子基本都是周六，其他時間基本都不遲到，那麼可以建立這樣的一個模型，來模擬小A遲到與當天是否是周六的概率。（如圖所示）

這樣的圖大家應該十分熟悉，它就是決策樹，一個機器學習中最簡單的模型。

當然因為我們只考慮一個自變數，所以情況非常的簡單。如果我們將自變數再增加一個，比如小A遲到的部分情況是在打車過來的時候（比如打車時剛好遇上大塞車或者是司機開車技術比較爛）。

在關聯考慮到這樣情況下，建立一個更為複雜的模型時，模型就包含了兩個自變數和一個因變數。若要再複雜一些，還可以考慮到小A遲到會與天氣有關係，比如下雨的情況，此時需要考慮三個自變數了。

假如是希望能夠精準預測小A會遲到多久，此時我們需要將她遲到的時間跟上述所講的三個自變數統一起來，建立一個合適模型，這樣一來就能預測到小A大概會遲到幾分鐘了。

當然，我們建模的時候就不能再用決策樹了，因為決策樹只能預測離散值，此時可以選擇藉助線性回歸的方法。

說到這裡，大家或許會覺得只是用筆和紙進行演算是一件耗時耗力氣的事情，實際上，上文的過程完全是可以交給電腦進行處理。把自變數和因變數輸入讓計算機生成一個模型，同時根據實際情況給出合理決策的過程就是機器學習的過程。

說到這裡，大家應該可以看出機器學習與人類思考的過程十分相似，只是前者能考慮更多的情況，執行更複雜的計算。

事實上，機器學習的一個主要目的就是把人類思考歸納經驗的過程轉化為計算機通過對數據的處理計算得出模型的過程。經過計算機得出的模型能夠以近似於人的方式解決很多靈活複雜的問題。

那麼，怎麼才能在短時間內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？小天相信這個課程是一個不錯的選擇。

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，小天相信學習該課程不會有太大的壓力。

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，報名即可學習

「 課前準備 」

了解機器學習和python基本概念

「 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、課件代碼、實戰案例

「 課程收益 」

1.快速掌握機器學習的基礎知識

2.提升知識運用能力

3.可獨立完成項目實戰

「 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（免費試學）

AI時代首選Python

Python我該怎麼學

人工智慧的核心機器學習

機器學習怎麼學？

第二章 Python快速入門（免費試學）

系列課程環境配置

Python快速入門

變數類型

List基礎

List索引

循環結構

判斷結構

字典

文件處理

函數基礎

第三章 Python工具：科學計算庫Numpy

Numpy數據結構

Numpy基本操作

Numpy矩陣屬性

Numpy矩陣操作

Numpy常用函數

第四章 Python工具：數據分析處理庫Pandas

Pandas數據讀取

Pandas數據預處理

Pandas常用函數

Pandas.Series結構

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.細節設置

第六章 演算法：線性回歸演算法

線性回歸演算法概述

誤差項分析

似然函數求解

目標函數推導

線性回歸求解

梯度下降原理

梯度下降方法對比

第七章 演算法：梯度下降原理

梯度下降原理

梯度下降方法對比

學習率對結果的影響

第八章 演算法：邏輯回歸演算法

邏輯回歸演算法原理推導

邏輯回歸求解

第九章 案例：Python實現邏輯回歸與梯度下降

案例：Python實現邏輯回歸任務概述

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分析科比生涯數據

科比數據集簡介

數據預處理

建模

第十一章 案例：信用卡欺詐檢測

案例背景和目標

樣本不均衡解決方案

下採樣策略

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

邏輯回歸閾值對結果的影響

SMOTE樣本生成策略

第十二章 演算法：決策樹

決策樹原理概述

衡量標準.熵

決策樹構造實例

信息增益率

決策樹剪枝策略

第十三章 決策樹Sklearn實例

決策樹複習

決策樹涉及參數

樹可視化與sklearn庫簡介

sklearn參數選擇

第十四章 演算法：隨機森林與集成演算法

集成演算法.隨機森林

特徵重要性衡量

提升模型

堆疊模型

第十五章 案例：Kaggle競賽案例:泰坦尼克獲救預測

數據介紹

數據預處理

回歸模型

隨機森林模型

特徵選擇

第十六章 演算法：線性支持向量機

支持向量機要解決的問題

距離與數據的定義

目標函數

目標函數求解

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 支持向量調參實戰

sklearn求解支持向量機

SVM參數選擇

第十九章 計算機視覺挑戰

深度學習概述

挑戰與常規套路

用K近鄰來進行分類

超參數與交叉驗證

第二十章 神經網路必備基礎知識點

線性分類

損失函數

正則化懲罰項

softmax分類器

第二十一章 最優化與反向傳播

最優化形象解讀

最優化問題細節

反向傳播

第二十二章 神經網路整體架構

整體架構

實例演示

過擬合解決方案

第二十三章案例實戰CIFAR圖像分類任務

cifar分類任務

分模塊構造神經網路

訓練神經網路完成分類任務

感受神經網路的強大

第二十四章 Tensorflow框架

變數

變數練習

線性回歸模型

邏輯回歸框架

邏輯回歸迭代

神經網路模型

完成神經網路

卷積神經網路模型

卷積神經網路參數

安裝tensorflow

第二十五章 Mnist手寫字體識別

神經網路模型概述

tensorflow

參數

卷積簡介

構造網路結構

訓練網路模型

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

第二十七章 聚類與集成演算法

聚類演算法

Adaboost集成演算法

特徵工程（1）

特徵工程（2）

第二十八章 機器學習業務流程

HTTP檢測任務與數據挖掘的核心

論文的重要程度

BenchMark概述

BenchMark的作用

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。

課 程 優 惠

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