入門機器學習，從這幾步開始！

隨著科技的進步，人工智慧的快速發展，機器學習的使用日漸成為趨勢。

作為人工智慧的核心，機器學習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，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。

簡單來說，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。

既然機器學習如此火爆，那如何追趕這股技術潮流呢？

現超級數學建模攜手唐老師以Python為基礎，向大家精心準備《Python機器學習》系列課程。

唐老師將系統講解Python的基礎知識、常用的工具包和演算法以及四個主流的Python庫，並藉助真實案例帶領大家進行項目實戰，全程還會附送完整的代碼進行課程教學與實戰演練。

相信，每天都能感受到能力的提升！

《Python機器學習》系列課程介紹

基礎篇（共131學時）

（課程大綱）

《Python機器學習實戰課程》（￥398）

第一章 AI時代人工智慧入學指南（免費試學）

第二章 Python快速入門（免費試學）

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

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