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136 个 Python 机器学习知识点让你受益终身!

算法爱好者 • 4 年前 • 370 次点击  

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;

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《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

廖茂文

游戏AI研究员,中国人工智能学会高级会员,高级工程师,人工智能布道师。研究兴趣:自然语言处理、生成对抗网络、金融量化,参与过多项省市级人工智能项目,获得软件著作权2项,预著有《GAN生成对抗网络实战:数学算法原理与TensorFlow实现》。
生辉

上海交大博士,腾讯算法研究员,在腾讯广告负责推荐算法和计算机视觉方便的工作,熟悉推荐算法,计算机视觉常用算法,常用机器学习和深度学习算法。

Paul

毕业于西南大学,2018.3-至今 滴滴 资深算法工程,主要从事司乘服务管控相关的工作,通过判责模型对司乘纠纷判责,异常订单模型识别等,用到的模型有xgboost、lr、朴素贝叶斯等。2015.7-2018.3 新浪微博 算法工程师,主要从事微博feed流推荐工作,负责微博首页新用户信息流推荐的算法和策略工作,用到的模型有LR、FM、决策树等,包括实时流storm特征提取和在线训练。

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开课时间:报名后即可开始学习

每学时时长:1-1.5小时

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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。

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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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