82个Python机器学习代码和实践案例让你受益终生!

2018 年 12 月 26 日 算法与数据结构

如果村里通了网,那你一定知道【AI】人工智能。

如果你会网上冲浪,那你一定看到过【ML】机器学习。

小编在网上看到一个段子:ML派坐落美利坚合众山中,百年来武学奇才辈出,隐然成江湖第一大名门正派,门内有三套入门武功,曰:图模型加圈,神经网加层,优化目标加正则。有童谣为证:熟练ML入门功,不会作文也会谄。

但许多人仍有此疑问:学习机器学习,无从下手怎么办?尝试过各种学习方法,为什么依然是个门外汉?为什么传统的学习机器学习途径收效甚慢?作为一名对机器学习心有向往的程序员,我该以什么样的姿势开始呢?

机器学习真的这么难吗?小编特意采访了机器学习大咖邹博老师,以下是老师的回复:


时光飞逝,我从开始接触机器学习到现在已经十多年了。想当初,我也是一个小白,我先把大学教材《高等数学》、《线性代数》、《概率论》从头到尾都看了一遍,然后又看了多家机构的机器学习教学视频。

可以说当初的迷茫、慌张、害怕、忐忑 ,心路历程非常艰辛。

因为感觉东西太多太多了 ,一会儿机器学习一会儿深度学习,一会儿这个导师的视频,一会儿那个机构的教程,都不知道从哪学,要学哪些?

后来参加工作了,发现那些基本的数学知识从头到尾全部看一遍,其实没那个必要, 只需要掌握必要的几个基础点就好了。

大家都以为机器学习和深度学习很难,其实很简单,最快的办法就是直接上手做项目实践,一个项目做下来,过程中发现不懂的地方学习,查缺补漏很快就能上手了。

如果你想入门机器学习和深度学习;

如果你想从事人工智能行业

如果你想为自己的未来多做些储备,并确信自己有足够的学习能力;

小编建议你接受挑战

《Python机器学习与深度学习16天高级训练营-零基础入门》

课程强调动手操作;内容以代码落地为主,以理论讲解为根,以公式推导为辅。共16天16个模块32个学时,每学时各1~1.5小时,136个知识点,82个代码和案例实践,讲解机器学习和深度学习的模型理论和代码实践,梳理机器学习、深度学习、计算机视觉的技术框架,从根本上解决如何使用模型、优化模型的问题;每次课中,首先阐述算法理论和少量公式推导,然后使用真实数据做数据挖掘、机器学习、深度学习的数据分析、特征选择、调参和结果比较。

课程中部分案例成果图


//  课程详情  //


早鸟活动优惠:3人成团优惠价199元

课程原价:899元

开课时间:报名后即可观看课程,永久观看

课程更新频次:每周三和周五晚上20:00-22:00,每晚更新两个学时

每学时时长:1-1.5小时

课程形式:录播视频 & 微信群互动 & 可回看

学习:通过微信服务号(陆家嘴学堂)在线学习

有同步课件可以下载,一次付费永久观看。

作业:每次课程更新后,将通过服务号发布实战作业

授课形式:手机、电脑均可直接登录听课

课后:安排专门答疑时间,解决学员学习问题。

课程容量:共16天16个模块32个学时


听课方式:

报名后可在陆家嘴学堂”-“学堂频道”-“频道首页”-“Python机器学习与深度学习16天高级训练营-零基础入门。课程专栏中的“课程后续操作指南”会指示操作进行扫码验证入群,加入班级群后按照班主任提示等待正式开课即可。


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注:

1. 本课程为一次性付款,无需缴纳其它任何费用,在第一节课更新后48小时内可申请退款,48小时后不予退款,报名前请谨慎考虑。

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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