什么是機器學(xué)習(xí)？

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在最簡單的層面上，機器學(xué)習(xí)只是優(yōu)化數(shù)學(xué)方程式的過程。有幾種不同的機器學(xué)習(xí)，都有不同的目的。機器學(xué)習(xí)中最流行的兩種形式是監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督的學(xué)習(xí)。 我們將在下面介紹他們的工作原理：

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監(jiān)督學(xué)習(xí)：監(jiān)督學(xué)習(xí)使用已知數(shù)據(jù)的標簽示例來預(yù)測未來的結(jié)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(xué)習(xí)，并根據(jù)天氣預(yù)報來預(yù)測比賽當天是否會因為天氣原因被取消。“監(jiān)督”部分意味著你必須向系統(tǒng)提供你已經(jīng)知道的“答案”。也就是說，你已經(jīng)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(yù)測。?監(jiān)督學(xué)習(xí)的其他應(yīng)用也可以是預(yù)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(jiān)督學(xué)習(xí) - 無監(jiān)督學(xué)習(xí)是指一種你不一定知道你正在尋找什么“答案”的機器學(xué)習(xí)。不像“球隊遇到下雨天”的例子，無監(jiān)督的學(xué)習(xí)更適合探索或聚類工作。集群將類似或相關(guān)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(jīng)常討論的東西是什么。應(yīng)用到無監(jiān)督學(xué)習(xí)的一些算法是K-Means和LDA。

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誰在使用機器學(xué)習(xí)？

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一個更好的問題是：誰不在他們的業(yè)務(wù)中使用機器學(xué)習(xí)？ 如果沒有，為什么不用呢？

從醫(yī)療，金融，石油，天然氣等行業(yè)已經(jīng)實現(xiàn)了數(shù)據(jù)分析的可能性。

以下是一些注重機器學(xué)習(xí)的知名公司：

? ?Google -——Google整個公司都在使用機器學(xué)習(xí)，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(fā)了TensorFlow，這是一個領(lǐng)先的深度學(xué)習(xí)框架。

? ?Facebook —— Facebook在廣告領(lǐng)域大量使用機器學(xué)習(xí)。 通過查看你的興趣，你訪問的頁面和你喜歡的內(nèi)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(xué)習(xí)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(chuàng)建自定義推薦。Netflix和Amazon采用的一種機器學(xué)習(xí)算法稱為協(xié)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(fā)新的更好的推薦系統(tǒng)的人。

當然，超模君相信，機器學(xué)習(xí)能應(yīng)用的領(lǐng)域絕不僅限于這些。

為此，超級數(shù)學(xué)建模攜手唐宇迪老師以時下最火的AI語言——Python為基礎(chǔ)，為你帶來實用度與趣味度滿分的《Python機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》課程！課程將著重解決機器學(xué)習(xí)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(yù)測、科比運動生涯數(shù)據(jù)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(chǔ)的同學(xué)也可以輕松上手。

適宜人群

◆?人工智能、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)愛好者、科研工作者、數(shù)據(jù)分析愛好者

◆??希望學(xué)習(xí)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(chǔ)也可以參與本課程的學(xué)習(xí)

課程介紹

該課程使用數(shù)據(jù)領(lǐng)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(xué)習(xí)經(jīng)典算法給出完整的原理推導(dǎo)并基于實例進行講解，實例演示如何應(yīng)用機器學(xué)習(xí)算法解決實際問題。

部分課程截圖

解析如何運用機器學(xué)習(xí)來分析科比的運動生涯數(shù)據(jù)

科比運動生涯數(shù)據(jù)分析結(jié)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(zhàn)演示。

• 實例演示如何應(yīng)用機器學(xué)習(xí)算法解決實際問題。

• 使用Python庫完成建模與評估工作。

章節(jié)目錄

第一章：Python快速入門（免費試學(xué)）

第二章：回歸算法（免費試學(xué)）

第三章：科學(xué)計算庫Numpy

第四章：數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)

第七章：案例實戰(zhàn)—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(yù)測

第十章：支持向量機算法

第十一章：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)

第十二章：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

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

課程將提供全部課件代碼

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創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎勵來咯，堅持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎

總結(jié)

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(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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