首創 | 帶學《機器學習實戰》+天池o2o實戰賽訓練營
我的一個朋友，他是普林斯頓大學的演算法科學家，原以為像他這樣的人，去谷歌工作本是輕而易舉的事，但上周面試，他卻告訴我失敗了。原因是谷歌面試官讓他現場在白板上用python寫機器學習演算法，長時間的學術研究竟讓他一時無從下手。
在程序圈，我們都知道，大量的代碼實踐是有多麼的重要，而在人工智慧行業，不僅要精通演算法機理，也要有紮實的代碼功底。
我們調研了1000+AI工程師，他們的成長路徑大概分為這3類：
一部分人在實踐中缺法理論支撐，只會盲目調包調參，另一部分人只攻讀理論卻也忽視了實戰。
你是否也處於這樣的狀態下
。
報了那麼多培訓課
，想
快速掌握機器學習，事實上
往往忽視了應該用Python從底層實現代碼，才能真正搞懂機器學習
。
《機器學習實戰》就是教你底層原理代碼的一本書，這本書想必你們都很熟悉。
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來自豆瓣網友的評論
大家一致認為這是本入門極好的書目，對數學基礎薄弱的人又特別友好，但這本書全部用Python去實現演算法，並含有大量的實戰案例，代碼比較難懂。
因此我們開設了
《機器學習實戰》書籍帶學訓練營
在對本書作了詳盡研究後，設計了2+1+1的教學模式
經過
3個月
的系統學習，讓缺法實戰的人補充實戰能力，讓數學基礎薄弱的人入門機器學習
一
你能獲得什麼
理論
：不調包，從0寫起實現主流機器學習演算法
代碼
：導師提供所有基於Python 3的代碼
實戰：
實例詳細分解，逐步指導使用演算法跑出模型
內容
：項目作業+完整的學習筆記+拓展閱讀
比賽：
手把手帶打天池O2O比賽，教你報名+比賽代碼講解+查看成績
二
你還能獲得
1、導師零距離群內互動
群內學員有問題，導師都會第一時間解答，每日定時組織話題討論，提高學習熱情
2、班主任24小時全方位服務
包括學員進度管理、任務更新、交流互動、收集學習反饋、安排直播答疑，全面提升學習體驗
3、價值398元知識星球一年學習名額
按照人工智慧學習路徑，不同學習階段共5位AI重量大咖坐鎮，為你答疑解惑
4、定期組織特色主題活動
◆ 訓練營學員內部PK，以真實大賽提交的成績排名，優勝者現金獎勵500-1000元，參與者均發放官方認證證書和紀念品
◆ 導師和優秀學生一起分享比賽經驗
◆ 參與朋友圈互動，贈送訓練營學習名額
5、天池官方合作支持
◆ 集訓營學員可免費使用天池Notebook
◆ 成績好的學員可獲得天池官方提供的紀念品
◆ 可免費學習歷屆天池比賽大牛的經驗分享
6、高質量同頻人脈資源
群內學員水平普遍偏高，不僅有清華、北大碩博士，更有滴滴、華為、網易工程師，不僅可以互動交流，還可獲得內推機會。
三
我們是這樣給學生答疑的
1、知識星球1對1提問，12小時之內保證解決問題
2、微信群及時互動，群友互答
3、每階段統一收集問題直播答疑，系統講解重難點
四
我們是這樣點評作業的
1、老師對認真提交作業的學員進行點評
2、班主任對質量高的作業進行置頂和打賞
3、階段結束統一發布參考答案供學生對比
五
學員反饋
往屆學生在這裡都能獲得很大的收穫
現在加入，僅需
69元
3個月，12周
一本書的價格，讀透書本上所有的問題
一頓飯的價格，掌握代碼實戰+比賽經驗
長按以下二維碼速速報名
每增加50人，學費增加10元
報名時間：
10月8
日-10月30日
學習周期：
10月29日-1月20日
報名成功請添加班主任微信進學員內部群
開啟你的打卡之旅
備註：如有任何問題，也請添加班主任微信諮詢
導師：紅色石頭
北京大學計算機碩士
數據科學及人工智慧高級開發工程師
CSDN 博客專家，知乎專欄作者
累計原創文章 100+，累計讀者粉絲 20w
六
教學大綱
01
機器學習基礎
1.1 Python 基礎知識，Numpy、pandas、Matplotlib 等庫的簡介
1.2 開發環境的搭建：Python3 + Anaconda + Jupyter Notebook
1.3 Jupyter Notebook 使用簡介
02
k-近鄰演算法
2.1 k-近鄰演算法概述
2.2 示例：使用 k-近鄰演算法改進網站的配對效果
2.3 示例：手寫識別系統
03
決策樹
3.1 決策樹的構造
3.2 決策樹的構造
3.3 在 Python 中使用 Matplotlib 註解繪製樹形圖
3.4 測試和存儲分類器
3.5 示例：使用決策樹預測隱形眼鏡類型
04
樸素貝葉斯
4.1 基於貝葉斯決策理論的分類方法
4.2 條件概率
4.3 使用條件概率來分類
4.4 使用樸素貝葉斯進行文檔分類
4.5 使用 Python 進行文本分類
4.6 示例：使用樸素貝葉斯過濾垃圾郵件
4.7 示例：使用樸素貝葉斯分類器從個人廣告中獲取區域傾向
05
Logistic 回歸
5.1 基於 Logistic 回歸和 Sigmoid 函數的回歸
5.2 基於最優化方法的最佳回歸係數確定
5.3 示例：從疝氣病症預測病馬的死亡率
06
支持向量機
6.1 基於最大間隔分隔數據
6.2 尋找最大間隔
6.3 SMO 高效優化演算法
6.4 利用完整 Platt SMO 演算法加速優化
6.5 在複雜數據上應用核函數
6.6 手寫識別問題
比賽：天池O2O數據預測大賽（上）
07
利用 AdaBoost 元演算法提高分類性能
7.1 基於數據 多重抽樣的分類器
7.2 訓練演算法：基於錯誤提升分類器的性能
7.3 基於單層決策樹構建弱分類器
7.4 完整 AdaBoost 演算法的實現
7.5 測試演算法：基於 AdaBoost 的分類
7.6 示例：在一個難數據集上應用 AdaBoost
7.7 非均衡分類問題
08
預測數值型數據：回歸
8.1 用線性回歸找到最佳擬合直線
8.2 局部加權線性回歸
8.3 示例：預測鮑魚的年齡
8.4 縮減係數來「理解」數據
8.5 權衡偏差和方差
8.6 示例：預測樂高玩具套裝的價格
09
樹回歸
9.1 複雜數據的局部性建模
9.2 連續和離散型特徵的樹的構建
9.3 將 CART 演算法用於回歸
9.4 樹減枝
9.5 模型樹
9.6 示例：樹回歸於標準回歸的比較
9.7 使用 Python 的 Tkinter 庫創建 GUI
10
利用 K-均值聚類演算法對未標註數據分組
10.1 K-均值聚類演算法
10.2 使用後處理來提高聚類性能
10.3 二分 K-均值演算法
10.4 示例：對地圖上的點進行聚類
11
使用 Apriori 演算法進行關聯分析
11.1 關聯分析
11.2 Apriori 原理
11.3 使用Apriori 演算法來發現頻繁集
11.4 從頻繁項集中挖掘關聯規則
11.5 示例：發現國會投票中的模式
11.6 示例：發現毒蘑菇的相似特徵
12
使用 FP-growth 演算法發現頻繁項集
12.1 FP 樹：用於編碼數據集的有效方式
12.2 構建 FP 樹
12.3 從一顆 FP 樹中挖掘頻繁項集
12.4 示例：在 Twitter 源中發現一些共現詞
12.5 示例：從新聞網站點擊流中挖掘
13
利用 PCA 來簡化數據
13.1 降緯技術
13.2 PCA
13.3 示例：利用 PCA 對半導體製造數據降維
14
利用 SVD 簡化數據
14.1 SVD 的應用
14.2 矩陣分解
14.3 利用 Python 實現 SVD
14.4 基於協調過濾的推薦引擎
14.5 示例：餐館菜肴推薦引擎
14.6 示例：基於 SVD 的圖像壓縮
15
大數據與 MapReduce
15.1 MapReduce：分散式計算的框架
15.2 Hadoop 流
15.3 在 Amazon 網路服務上運行 Hadoop 程序
15.4 MapReduce 上的機器學習
15.5 在 Python 中使用 mrjob 來自動化 MapReduce
15.6 示例：分散式 SVM 的 Pegasos 演算法
15.7 你真的需要 MapReduce 嗎？
比賽：天池O2O數據預測大賽（下）
七
獎勵制度
為了鼓勵學生，我們拿出了報名費的10%作為學習的獎勵，參與打卡完成任務即可瓜分獎金池，贏回報名費
第一次感受到宿舍5個集體團報
八
訂閱須知
Q、課程資料在哪裡看？
A、所有的課程資料均會在訓練營上傳。請大家關注公眾號【深度之眼】從菜單進入訓練營
Q、報名後可以退款嗎？
A、本服務為虛擬內容產品，一經購買，概不退款，敬請諒解。·
Q、可以開具發票嗎？
A、可以開具普通發票，請聯繫微信班主任填寫需要的信息即可。
針對另外兩門主題訓練營，如果你感興趣也可以加客服諮詢哦！
如果你還沒決定參與，我們也為你準備了一場
主題討論會
行業首創，線上圓桌會議
主會場
五位
知名
企業實戰大咖
激烈交鋒
有諸多劍橋、麻省理工、清華、北大等名校學員，超60%學員是211以上學生，入群已經很值，還要和他們討論
5000+
AI學習者集體頭腦風暴
這種機會，你幾乎很難遇到第二次
分會場-討論主題
小白場
學機器學習有沒有必要系統學習python和高數？
對深度學習感興趣，需要先學機器學習嗎？
01
專題場-1
特徵工程篇：特徵選擇、缺失值處理、數據預處理的方法和技巧
02
專題場-2
演算法篇：演算法推導有哪些心得和技巧？
03
求職場
大量調包積累感性經驗VS推導演算法搞懂機理，
我該通過哪條路徑提升核心競爭力？
04
互懟場
深度學習框架TensorFlow VS PyTorch框架，
到底用哪個更好？
05
大咖場
閱讀+復現paper，
如何能準確理解作者思路並創造性改進？
06
上次參與演算法推導主題討論的學員說：一次持續兩小時的交流，感覺像學到了
三年的經驗
一樣。這句話一點都不誇張。
5000+學習者走過的坑，摸索出來的經驗，這一次和盤托出
如何參與
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時間：
10月26日晚8：00開始
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