136 个 Python 机器学习知识点让你受益终生!

2018 年 12 月 18 日 Python开发者

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。

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?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;

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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听课流程:

1. 扫码支付购买课程

2. 关注公众号“陆家嘴学堂”

3. 点开公众号“陆家嘴学堂”里中间的菜单“学堂频道”,可在课程列表里找到“报名的课程”,点开即可听课

4. 在“课程”的“目录”里,有“必读”,点开即可扫码进入付费群。(付费群用于同学们交流沟通,不影响正常听课)

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。

2. 如果你有其他相关问题,可以加课程顾问微信(zndb002)咨询相关事宜。

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The problem of handling adaptivity in data analysis, intentional or not, permeates a variety of fields, including test-set overfitting in ML challenges and the accumulation of invalid scientific discoveries. We propose a mechanism for answering an arbitrarily long sequence of potentially adaptive statistical queries, by charging a price for each query and using the proceeds to collect additional samples. Crucially, we guarantee statistical validity without any assumptions on how the queries are generated. We also ensure with high probability that the cost for $M$ non-adaptive queries is $O(\log M)$, while the cost to a potentially adaptive user who makes $M$ queries that do not depend on any others is $O(\sqrt{M})$.

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We present SlowFast networks for video recognition. Our model involves (i) a Slow pathway, operating at low frame rate, to capture spatial semantics, and (ii) a Fast pathway, operating at high frame rate, to capture motion at fine temporal resolution. The Fast pathway can be made very lightweight by reducing its channel capacity, yet can learn useful temporal information for video recognition. Our models achieve strong performance for both action classification and detection in video, and large improvements are pin-pointed as contributions by our SlowFast concept. We report 79.0% accuracy on the Kinetics dataset without using any pre-training, largely surpassing the previous best results of this kind. On AVA action detection we achieve a new state-of-the-art of 28.3 mAP. Code will be made publicly available.

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