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摘要: 什么是机器学习? 在最简单的层面上,机器学习只是优化数学方程式的过程。有几种不同的机器学习,都有不同

如何用Python实现机器学习?


什么是机器学习?

     

在最简单的层面上,机器学习只是优化数学方程式的过程。有几种不同的机器学习,都有不同的目的。机器学习中最流行的两种形式是监督学习和无监督的学习。 我们将在下面介绍他们的工作原理:

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监督学习:监督学习使用已知数据的标签示例来预测未来的结果。例如,如果你跟踪天气状况,以及你最喜欢的球队是否在那天比赛,你可以随着时间的推移从这些模型中学习,并根据天气预报来预测比赛当天是否会因为天气原因被取消。“监督”部分意味着你必须向系统提供你已经知道的“答案”。也就是说,你已经知道你的球队什么时候比赛,并且你知道那些天的天气。计算机迭代地读取这些信息,并使用它来形成模型并做出预测。 监督学习的其他应用也可以是预测人们是否会违约贷款(例如信用卡欺诈检测)。

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无监督学习 - 无监督学习是指一种你不一定知道你正在寻找什么“答案”的机器学习。不像“球队遇到下雨天”的例子,无监督的学习更适合探索或聚类工作。集群将类似或相关的东西组合,因此你可以为其添加一组Twitter帖子,并让它告诉你人们经常讨论的东西是什么。应用到无监督学习的一些算法是K-Means和LDA。

    

谁在使用机器学习?

     

一个更好的问题是:谁不在他们的业务中使用机器学习? 如果没有,为什么不用呢?


从医疗,金融,石油,天然气等行业已经实现了数据分析的可能性。

以下是一些注重机器学习的知名公司:

?  Google -——Google整个公司都在使用机器学习,从Google翻译到帮助你将照片分类再到自驾汽车研究。Google的团队也开发了TensorFlow,这是一个领先的深度学习框架。

?  Facebook —— Facebook在广告领域大量使用机器学习。 通过查看你的兴趣,你访问的页面和你喜欢的内容,Facebook可以很好地了解你,以及你可能感兴趣购买的东西。它使用此信息向你显示新闻源中的广告和帖子。 Facebook还使用机器学习识别照片中的人脸,并帮助您标记它们。

 ?  Netflix -——Netflix使用你观看的电影,评分和搜索来创建自定义推荐。Netflix和Amazon采用的一种机器学习算法称为协同过滤。事实上,Netflix举办了一个名为Netflix奖的比赛,授予可以开发新的更好的推荐系统的人。


当然,超模君相信,机器学习能应用的领域绝不仅限于这些。


为此,超级数学建模携手唐宇迪老师以时下最火的AI语言——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!课程将着重解决机器学习各类算法中延伸的实际问题案例(例信用卡欺诈检测、泰坦尼克获救预测、科比运动生涯数据分析等等);一步一步为你演示各个案例的实际操作,即使没有任何Python基础的同学也可以轻松上手。






适宜人群


◆ 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

  希望学习或提高使用Python其他更有趣的技能(绘制图像,人脸识别,验证码识别等等)

  Python零基础也可以参与本课程的学习



课程介绍


该课程使用数据领域最主流语言Python及其分析与建模库作为核心武器。对于机器学习经典算法给出完整的原理推导并基于实例进行讲解,实例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。




部分课程截图


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



课程试听




你将收获


  • 快速掌握Python库的使用方法并进行实战演示。

  • 实例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。

  • 使用Python库完成建模与评估工作。

系列课程分别从机器学习入门基础、机器学习进阶以及深度学习三个部分进行讲解。

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《Python机器学习实战——入门基础

第一章:Python快速入门(免费试学)

第二章:回归算法(免费试学)

第三章:科学计算库Numpy

第四章:数据分析处理库Pandas

第五章:可视化库Matplotlib

第六章:使用Python库分析科比的生涯数据

第七章:案例实战—信用卡欺诈检测

第八章:决策树与随机森林

第九章:Kaggle竞赛案例—泰坦尼克获救预测

第十章:支持向量机算法

第十一章:神经网络基础

第十二章:神经网络架构

第十三章:Tensorflow框架

第十四章:Mnist手写字体识别

第十五章:PCA降维操作与SVD矩阵分解

第十六章:聚类与集成算法


(报名请长按上图二维码)


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《Python机器学习实战——进阶》

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)


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《Python深度学习》

第一章:深度学习概述与计算机视觉挑战

第二章:深度学习必备基础知识点

第三章:最优化与反向传播

第四章:神经网络整体架构

第五章:案例实战CIFAR图像分类任务

第六章:卷积神经网络基本原理

第七章:卷积参数详解

第八章:案例实战CNN网络

第九章:经典网络架构与物体检测任务

第十章:网络模型训练技巧

第十一章:深度学习框架Caffe网络配置

第十二章:Caffe制作数据源

第十三章:Caffe框架小技巧

第十四章:Caffe框架常用工具

第十五章:深度学习框架Tensorflow基本操作

第十六章:Tensorflow框架构造回归模型

第十七章:Tensorflow神经网络模型

第十八章:Tensorflow构建CNN网络

第十九章:Tensorflow加载训练好的模型

第二十章:Tensorflow构建RNN网络

第二十一章:深度学习项目实战-验证码识别


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报名咨询

qq:210187565

微信:cmdxt001



欢迎来撩~

课程将提供全部课件代码