也许您在很多推文看过Python课程的广告，BUT机器学习与学术应用相关的却寥寥无几……也许您已经参加过机器学习相关培训，还是无从下手，学不明白，不知道原因……也许您已经对目前在应用的方法使用的炉火纯青了，想接触新的前沿方法了……从机器学习学术应用介绍到机器学习核心算法到机器学习学术应用指导，大牛导师级陈远祥老师亲授特别赠送Python编程基础与数据清洗课程（单独售价1300元）2023增设“时间序列”与“国自然”内容，更多案例上课时间：2023年5月13-14, 20-21, 27-28日 (周末六天)课程安排：9:00-12:00, 14:00-17:00; 答疑
陈远祥，北京邮电大学副教授
。2014年毕业于北京大学，获通信与信息系统专业博士学位，2015年-2017年在北京大学做博士后研究。
发表SCI/EI学术论文80余篇，其中第一或通讯作者论文40余篇，申请发明专利4项。主持国家自然科学基金面上项目，国家重点研发计划子课题，国家自然科学基金青年项目及博士后基金等多个国家级和省部级项目。IEEE、OSA会员，Optics Express, IEEE Photonics Technology Letters，Photonics Journal，Applied Optics等多个SCI期刊审稿人。C1：Python重要性与相关介绍（13分钟15秒）C3：Python中的数据类型（275分钟20秒）C10：matplotlib绘图（65分钟31秒）第一部分：机器学习思想与学术应用介绍（0.5天）：
KNN算法基本原理，常用相似度衡量方法、KNN用于分类和回归，KNN模型的优化与调参决策树基本原理，决策树分类，决策树用于分类和回归实现，决策树参数优化
线性回归模型基本原理、岭回归、LASSO回归和弹性网案例应用：基于不同场景之下共享单车投放量的精准预测逻辑回归基本原理，从线性回归到逻辑回归，逻辑回归实现和参数优化神经网络基础，神经网络中的激活函数，神经网络Python实现与参数调优，深度学习简介决策树与随机森林，随机森林原理，随机森林Python实现与参数调优聚类原理，聚类和分类区别，kmeans聚类原理，kmeanspython实现，模型评估指标及稳定性讨论第三部分：Python机器学习学术应用与基金申请（0.5天）1.机器学习学术应用：数据发现与变量创造，预测，因果推断成功案例分享：基于机器学习的损伤感知与补偿机制研究六天远程班+全部资料+录播回放+1300元的Python编程基础课程=5200元1，点击文末“阅读原文”，在线提交报名信息；
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3，开课前一周发送上课资料，开课前一天测试远程会议；
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