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蒙牛78亿收购网红奶粉贝拉米,却股价大跌 到底值不值?[图]

日期:2020-01-09 09:51:34     浏览:1195    

bet亚洲官方版-机器学习三部曲

bet亚洲官方版,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

「 课程福利」

开学优惠活动

(活动时间:3月3日—3月9日)

开学季悄然而至,相信很多小伙伴已经陆续返校,为了给大家一个诚意满满的开学豪礼,小天埋头苦干了好几天,给大家捣弄了一波优惠福利,现附上详细说明。活动时间:3月3日—3月9日

《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)

《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)

《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。

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