什么是机器学习？
在最简单的层面上，机器学习只是优化数学方程式的过程。有几种不同的机器学习，都有不同的目的。机器学习中最流行的两种形式是监督学习和无监督的学习。 我们将在下面介绍他们的工作原理：
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监督学习：监督学习使用已知数据的标签示例来预测未来的结果。例如，如果你跟踪天气状况，以及你最喜欢的球队是否在那天比赛，你可以随着时间的推移从这些模型中学习，并根据天气预报来预测比赛当天是否会因为天气原因被取消。“监督”部分意味着你必须向系统提供你已经知道的“答案”。也就是说，你已经知道你的球队什么时候比赛，并且你知道那些天的天气。计算机迭代地读取这些信息，并使用它来形成模型并做出预测。 监督学习的其他应用也可以是预测人们是否会违约贷款（例如信用卡欺诈检测）。
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无监督学习 - 无监督学习是指一种你不一定知道你正在寻找什么“答案”的机器学习。不像“球队遇到下雨天”的例子，无监督的学习更适合探索或聚类工作。集群将类似或相关的东西组合，因此你可以为其添加一组Twitter帖子，并让它告诉你人们经常讨论的东西是什么。应用到无监督学习的一些算法是K-Means和LDA。
谁在使用机器学习？
一个更好的问题是：谁不在他们的业务中使用机器学习？ 如果没有，为什么不用呢？
从医疗，金融，石油，天然气等行业已经实现了数据分析的可能性。
以下是一些注重机器学习的知名公司：
❶ Google -——Google整个公司都在使用机器学习，从Google翻译到帮助你将照片分类再到自驾汽车研究。Google的团队也开发了TensorFlow，这是一个领先的深度学习框架。
❷ Facebook —— Facebook在广告领域大量使用机器学习。 通过查看你的兴趣，你访问的页面和你喜欢的内容，Facebook可以很好地了解你，以及你可能感兴趣购买的东西。它使用此信息向你显示新闻源中的广告和帖子。 Facebook还使用机器学习识别照片中的人脸，并帮助您标记它们。
❸ Netflix -——Netflix使用你观看的电影，评分和搜索来创建自定义推荐。Netflix和Amazon采用的一种机器学习算法称为协同过滤。事实上，Netflix举办了一个名为Netflix奖的比赛，授予可以开发新的更好的推荐系统的人。
当然，超模君相信，机器学习能应用的领域绝不仅限于这些。
为此，超级数学建模携手唐宇迪老师以时下最火的AI语言——Python为基础，为你带来实用度与趣味度满分的《Python机器学习实战》课程！课程将着重解决机器学习各类算法中延伸的实际问题案例（例信用卡欺诈检测、泰坦尼克获救预测、科比运动生涯数据分析等等）；一步一步为你演示各个案例的实际操作，即使没有任何Python基础的同学也可以轻松上手。
◆ 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
◆ 希望学习或提高使用Python其他更有趣的技能（绘制图像，人脸识别，验证码识别等等）
◆ Python零基础也可以参与本课程的学习
该课程使用数据领域最主流语言Python及其分析与建模库作为核心武器。对于机器学习经典算法给出完整的原理推导并基于实例进行讲解，实例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。
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
快速掌握Python库的使用方法并进行实战演示。
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实例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。
使用Python库完成建模与评估工作。
系列课程分别从机器学习入门基础、机器学习进阶以及深度学习三个部分进行讲解。
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《Python机器学习实战——入门基础
第一章：Python快速入门（免费试学）
第二章：回归算法（免费试学）
第三章：科学计算库Numpy
第四章：数据分析处理库Pandas
第五章：可视化库Matplotlib
第六章：使用Python库分析科比的生涯数据
第七章：案例实战—信用卡欺诈检测
第八章：决策树与随机森林
第九章：Kaggle竞赛案例—泰坦尼克获救预测
第十章：支持向量机算法
第十一章：神经网络基础
第十二章：神经网络架构
第十三章：Tensorflow框架
第十四章：Mnist手写字体识别
第十五章：PCA降维操作与SVD矩阵分解
第十六章：聚类与集成算法
（报名请长按上图二维码）
《Python机器学习实战——进阶》
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深度学习》
第一章：深度学习概述与计算机视觉挑战
第二章：深度学习必备基础知识点
第三章：最优化与反向传播
第四章：神经网络整体架构
第五章：案例实战CIFAR图像分类任务
第六章：卷积神经网络基本原理
第七章：卷积参数详解
第八章：案例实战CNN网络
第九章：经典网络架构与物体检测任务
第十章：网络模型训练技巧
第十一章：深度学习框架Caffe网络配置
第十二章：Caffe制作数据源
第十三章：Caffe框架小技巧
第十四章：Caffe框架常用工具
第十五章：深度学习框架Tensorflow基本操作
第十六章：Tensorflow框架构造回归模型
第十七章：Tensorflow神经网络模型
第十八章：Tensorflow构建CNN网络
第十九章：
Tensorflow加载训练好的模型
第二十章：Tensorflow构建RNN网络
第二十一章：深度学习项目实战-验证码识别
（报名请长按上图二维码）
报名咨询
qq：210187565
微信：cmdxt001
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