程序员项目外包,dede做英文网站优化,软件工程师证书有哪些,网页设计logo素材随着科技的发展#xff0c;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#xff0c;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#xff0c;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#xff0c;大家最先想到的应该就是… 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》系列课程作为机器学习的系列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和四大主流数据科学库讲起再进阶提升最后结合案例进行实战训练。因此该系列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小时两个月内可完成一遍「 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「 课程内容 」基础课程、进阶课程、数据科学四大库为了更好地说明课程内容现将详细章节附上。1《Python机器学习实战——入门基础课程》第一章 AI时代人工智能入学指南第二章 Python快速入门第三章 Python工具科学计算库Numpy第四章 Python工具数据分析处理库Pandas第五章 Python工具可视化库Matplotlib第六章 算法线性回归算法第七章 算法梯度下降原理第八章 算法逻辑回归算法第九章 案例Python实现逻辑回归与梯度下降第十章 案例使用Python分析科比生涯数据第十一章 案例信用卡欺诈检测第十二章 算法决策树第十三章 决策树Sklearn实例第十四章 算法随机森林与集成算法第十五章 案例Kaggle竞赛案例:泰坦尼克获救预测第十六章 算法线性支持向量机第十七章 非线性支持向量机第十八章 支持向量调参实战第十九章 计算机视觉挑战第二十章 神经网络必备基础知识点第二十一章 最优化与反向传播第二十二章 神经网络整体架构 第二十三章 案例实战CIFAR图像分类任务 第二十四章 Tensorflow框架 第二十五章 Mnist手写字体识别 第二十六章 PCA降维操作与SVD矩阵分解 第二十七章 聚类与集成算法 第二十八章 机器学习业务流程 报名请长按上图二维码2《Python机器学习实战——进阶课程》第一章Seaborn可视化库第二章降维算法-线性判别分析第三章Python实现线性判别分析第四章PCA主成分分析第五章Python实现PCA主成分分析第六章EM算法第七章GMM聚类实践第八章Xboost算法第九章推荐系统第十章推荐系统实践第十一章贝叶斯算法第十二章Python文本数据分析第十三章KMEANS聚类第十四章DBSCAN聚类第十五章聚类实践第十六章时间序列AIRMA模型第十七章 时间序列预测任务第十八章语言模型第十九章自然语言处理word2vec第二十章使用word2vec进行分类任务第二十一章Gensim中文词向量建模第二十二章自然语言处理-递归神经网络第二十三章递归神经网络实战-情感分析第二十四章探索性数据分析-赛事数据集分析第二十五章探索性数据分析-农粮数据分析报名请长按上图二维码3《Python数据课程必备四大库》第一章Python基础第二章科学计算库Numpy第三章数据分析处理库Pandas第四章可视化库Matplotlib第五章Seaborn可视化库报名请长按上图二维码关 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。长按下方二维码添加小天微信了解更多详情如有任何疑问和购买问题请咨询助教QQ210187565微信cmdxt001Python交流群114109947欢迎来撩~- 更多实用课程推荐 -点击 ☞从概念到案例机器学习应该掌握的20个知识点点击 ☞巧用Python实现深度学习点击下方“阅读原文”查看课程
