1个月教你学会用Python实现机器学习
什么是機器學習？
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在最簡單的層面上，機器學習只是優化數學方程式的過程。有幾種不同的機器學習，都有不同的目的。機器學習中最流行的兩種形式是監督學習和無監督的學習。 我們將在下面介紹他們的工作原理：
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監督學習：監督學習使用已知數據的標簽示例來預測未來的結果。例如，如果你跟蹤天氣狀況，以及你最喜歡的球隊是否在那天比賽，你可以隨著時間的推移從這些模型中學習，并根據天氣預報來預測比賽當天是否會因為天氣原因被取消。“監督”部分意味著你必須向系統提供你已經知道的“答案”。也就是說，你已經知道你的球隊什么時候比賽，并且你知道那些天的天氣。計算機迭代地讀取這些信息，并使用它來形成模型并做出預測。?監督學習的其他應用也可以是預測人們是否會違約貸款（例如信用卡欺詐檢測）。
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無監督學習 - 無監督學習是指一種你不一定知道你正在尋找什么“答案”的機器學習。不像“球隊遇到下雨天”的例子，無監督的學習更適合探索或聚類工作。集群將類似或相關的東西組合，因此你可以為其添加一組Twitter帖子，并讓它告訴你人們經常討論的東西是什么。應用到無監督學習的一些算法是K-Means和LDA。
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誰在使用機器學習？
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一個更好的問題是：誰不在他們的業務中使用機器學習？ 如果沒有，為什么不用呢？
從醫療，金融，石油，天然氣等行業已經實現了數據分析的可能性。
以下是一些注重機器學習的知名公司：
? ?Google -——Google整個公司都在使用機器學習，從Google翻譯到幫助你將照片分類再到自駕汽車研究。Google的團隊也開發了TensorFlow，這是一個領先的深度學習框架。
? ?Facebook —— Facebook在廣告領域大量使用機器學習。 通過查看你的興趣，你訪問的頁面和你喜歡的內容，Facebook可以很好地了解你，以及你可能感興趣購買的東西。它使用此信息向你顯示新聞源中的廣告和帖子。 Facebook還使用機器學習識別照片中的人臉，并幫助您標記它們。
?? ?Netflix -——Netflix使用你觀看的電影，評分和搜索來創建自定義推薦。Netflix和Amazon采用的一種機器學習算法稱為協同過濾。事實上，Netflix舉辦了一個名為Netflix獎的比賽，授予可以開發新的更好的推薦系統的人。
當然，超模君相信，機器學習能應用的領域絕不僅限于這些。
為此，超級數學建模攜手唐宇迪老師以時下最火的AI語言——Python為基礎，為你帶來實用度與趣味度滿分的《Python機器學習實戰》課程！課程將著重解決機器學習各類算法中延伸的實際問題案例（例信用卡欺詐檢測、泰坦尼克獲救預測、科比運動生涯數據分析等等）；一步一步為你演示各個案例的實際操作，即使沒有任何Python基礎的同學也可以輕松上手。
適宜人群
◆?人工智能、機器學習、深度學習愛好者、科研工作者、數據分析愛好者
◆??希望學習或提高使用Python其他更有趣的技能（繪制圖像，人臉識別，驗證碼識別等等）
◆??Python零基礎也可以參與本課程的學習
課程介紹
該課程使用數據領域最主流語言Python及其分析與建模庫作為核心武器。對于機器學習經典算法給出完整的原理推導并基于實例進行講解，實例演示如何應用機器學習算法解決實際問題。
部分課程截圖
解析如何運用機器學習來分析科比的運動生涯數據
科比運動生涯數據分析結果
課程試聽
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你將收獲
快速掌握Python庫的使用方法并進行實戰演示。
實例演示如何應用機器學習算法解決實際問題。
使用Python庫完成建模與評估工作。
章節目錄
第一章：Python快速入門（免費試學）
第二章：回歸算法（免費試學）
第三章：科學計算庫Numpy
第四章：數據分析處理庫Pandas
第五章：可視化庫Matplotlib
第六章：使用Python庫分析科比的生涯數據
第七章：案例實戰—信用卡欺詐檢測
第八章：決策樹與隨機森林
第九章：Kaggle競賽案例—泰坦尼克獲救預測
第十章：支持向量機算法
第十一章：神經網絡基礎
第十二章：神經網絡架構
第十三章：Tensorflow框架
第十四章：Mnist手寫字體識別
第十五章：PCA降維操作與SVD矩陣分解
第十六章：聚類與集成算法
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的1个月教你学会用Python实现机器学习的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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