从概念到案例,机器学习应该掌握的20个知识点
随着科技的发展,计算机对人类的生产活动和社会活动产生了极为重要的影响,同时以强大的生命力飞速发展着。目前计算机正广泛用于社会各个领域,并朝着微型化、网络化、智能化和巨型化的方向前进。
说到智能化,大家最先想到的应该就是阿尔法狗吧。没错,阿尔法狗作为第一个击败人类围棋冠军的人工智能程序,就是智能化计算机的表现,而它的主要工作原理就是深度学习。
柯洁对战alphago
那么,深度学习究竟是什么呢?它能做什么呢?今天,超模君并不打算在此详细介绍,而是介绍深度学习的上级领导——机器学习。
机器学习作为人工智能的核心,是一门多领域的交叉学科,专门研究计算机模拟或实现人类学习行为的方法,以获取新的知识或技能,重新组织已用的知识结构使之不断改善自身的性能。
最简单而言,机器学习就是优化数学方程式的过程。但在实际生活中,机器学习已经在金融、科研等领域蓬勃发展。
比如,就金融来说
可以通过爬虫技术获取股票数据,可以通过文字信息进行文本分析,可以搭建回测系统,可以开发交易平台。
那么,怎么才能更好地掌握机器学习,最高效的学习路径应该是什么样的呢?
在这,必须先要介绍一下2017年编程语言排行榜首位的Python。Python是一门易读、易维护,用途广泛的编程语言,同时也是时下最火的人工智能语言。想要掌握机器学习,需从掌握Python做起。
为此,超级数学建模携手唐宇迪老师以Python为基础,为你带来实用度与趣味度满分的《Python机器学习实战》课程!
作为机器学习的入门基础课程,并没有只是灌输大量理论,而是循序渐进,从基础知识结合操作讲起,再进阶提升,最后结合案例进行实战训练。
因此,该课程不但适合数学分析、机器学习等爱好者和相关科研工作者,还适合编程零基础的小伙伴参与学习。课后唐老师还会及时跟踪答疑。
即便是纯小白,超模君相信学习该课程不会有太大的压力。
关 于 课 程 详 情
【课程信息】
「 学习平台 」
腾讯课堂
「 上课形式 」
课程均为录播视频
「 学习周期 」
建议每周至少学习2小时,一个月内可完成一遍
「 面向人群 」
人工智能、机器学习、深度学习爱好者、
科研工作者、数据分析爱好者
零基础的小白、负基础的小白白
「 答疑形式 」
学习群老师随时答疑,即便是最初级的问题
「 课程资料 」
知识总结、操作详解、案例实战、课后拓展
「 课程福利 」
课程优惠活动
为了更好地说明课程内容,现将详细章节附上。
课程章节较多,可滚动查看详情
第一章 AI时代人工智能入学指南
- AI时代首选Python
- Python我该怎么学
- 人工智能的核心机器学习
- 机器学习怎么学?
第二章 Python快速入门
- 系列课程环境配置
- Python快速入门
- 变量类型
- List基础
- List索引
- 循环结构
- 判断结构
- 字典
- 文件处理
- 函数基础
第三章 Python工具:科学计算库Numpy
- Numpy数据结构
- Numpy基本操作
- Numpy矩阵属性
- Numpy矩阵操作
- Numpy常用函数
第四章 Python工具:数据分析处理库Pandas
- Pandas数据读取
- Pandas数据预处理
- Pandas常用函数
- Pandas.Series结构
第五章 Python工具:可视化库Matplotlib
- Matplotlib.折线图
- Matplotlib.子图操作
- Matplotlib.条形图与散点图
- Matplotlib.柱形图与盒图
- Matplotlib.细节设置
第六章 算法:线性回归算法
- 线性回归算法概述
- 误差项分析
- 似然函数求解
- 目标函数推导
- 线性回归求解
- 梯度下降原理
- 梯度下降方法对比
第七章 算法:梯度下降原理
- 梯度下降原理
- 梯度下降方法对比
- 学习率对结果的影响
第八章 算法:逻辑回归算法
- 逻辑回归算法原理推导
- 逻辑回归求解
第九章 案例:Python实现逻辑回归与梯度下降
- 案例:Python实现逻辑回归任务概述
- 案例:完成梯度下降模块
- 案例:停止策略与梯度下降案例
- 案例:实验对比效果
第十章 案例:使用Python分析科比生涯数据
- 科比数据集简介
- 数据预处理
- 建模
第十一章 案例:信用卡欺诈检测
- 案例背景和目标
- 样本不均衡解决方案
- 下采样策略
- 交叉验证
- 模型评估方法
- 正则化惩罚
- 逻辑回归模型
- 混淆矩阵
- 逻辑回归阈值对结果的影响
- SMOTE样本生成策略
第十二章 算法:决策树
- 决策树原理概述
- 衡量标准.熵
- 决策树构造实例
- 信息增益率
- 决策树剪枝策略
第十三章 决策树Sklearn实例
- 决策树复习
- 决策树涉及参数
- 树可视化与sklearn库简介
- sklearn参数选择
第十四章 算法:随机森林与集成算法
- 集成算法.随机森林
- 特征重要性衡量
- 提升模型
- 堆叠模型
第十五章 案例:Kaggle竞赛案例:泰坦尼克获救预测
- 数据介绍
- 数据预处理
- 回归模型
- 随机森林模型
- 特征选择
第十六章 算法:线性支持向量机
- 支持向量机要解决的问题
- 距离与数据的定义
- 目标函数
- 目标函数求解
- SVM求解实例
- 支持向量的作用
第十七章 非线性支持向量机
- 软间隔问题
- SVM核变换
第十八章 支持向量调参实战
- sklearn求解支持向量机
- SVM参数选择
第十九章 计算机视觉挑战
- 深度学习概述
- 挑战与常规套路
- 用K近邻来进行分类
- 超参数与交叉验证
第二十章 神经网络必备基础知识点
- 线性分类
- 损失函数
- 正则化惩罚项
- softmax分类器
第二十一章 最优化与反向传播
- 最优化形象解读
- 最优化问题细节
- 反向传播
第二十二章 神经网络整体架构
- 整体架构
- 实例演示
- 过拟合解决方案
第二十三章 案例实战CIFAR图像分类任务
- cifar分类任务
- 分模块构造神经网络
- 训练神经网络完成分类任务
- 感受神经网络的强大
第二十四章 Tensorflow框架
- 变量
- 变量练习
- 线性回归模型
- 逻辑回归框架
- 逻辑回归迭代
- 神经网络模型
- 完成神经网络
- 卷积神经网络模型
- 卷积神经网络参数
- 安装tensorflow
第二十五章 Mnist手写字体识别
- 神经网络模型概述
- tensorflow
- 参数
- 卷积简介
- 构造网络结构
- 训练网络模型
第二十六章 PCA降维操作与SVD矩阵分解
- PCA问题
- PCA降维实例
- SVD
- 原理
- SVD推荐系统
第二十七章 聚类与集成算法
- 聚类算法
- Adaboost集成算法
- 特征工程(1)
- 特征工程(2)
第二十八章 机器学习业务流程
- HTTP检测任务与数据挖掘的核心
- 论文的重要程度
- BenchMark概述
- BenchMark的作用
关 于 学 习 资 料
或许你已经收藏了很多学习干货,但超模君还是很想帮你节约总结干货的时间,以便你可以把更多的时间用于学习与实战。
因此,本次课程主要包含四个方面:
1.默认你是个小白,课程从基础知识讲起,课后提供相应的资料;
2.课程中会对涉及的知识理论和操作流程进行总结,让你牢记于心;
3.课程中涉及的课件代码,已提前上传,方便学习与实战;
4.课后提供海量实战案例,让你学以致用,增强实操能力。
解析如何运用机器学习来分析科比的运动生涯数据
科比运动生涯数据分析结果
关 于 授 课 老 师
对于唐老师,大家或许有点陌生。不担心,今天过后,你们都会熟悉他的。作为本次课程的主讲老师,他将自己多年的机器学习经验和Python使用技巧分享给大家。所以课程不仅是知识,还有思维和方法,你完全可以做到举一反三。
关 于 课 程 优 惠
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注:优惠券长期有效
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