从概念到案例，机器学习应该掌握的20个知识点
隨著科技的發展，計算機對人類的生產活動和社會活動產生了極為重要的影響，同時以強大的生命力飛速發展著。目前計算機正廣泛用于社會各個領域，并朝著微型化、網絡化、智能化和巨型化的方向前進。
說到智能化，大家最先想到的應該就是阿爾法狗吧。沒錯，阿爾法狗作為第一個擊敗人類圍棋冠軍的人工智能程序，就是智能化計算機的表現，而它的主要工作原理就是深度學習。
柯潔對戰alphago
那么，深度學習究竟是什么呢？它能做什么呢？今天，超模君并不打算在此詳細介紹，而是介紹深度學習的上級領導——機器學習。
機器學習作為人工智能的核心，是一門多領域的交叉學科，專門研究計算機模擬或實現人類學習行為的方法，以獲取新的知識或技能，重新組織已用的知識結構使之不斷改善自身的性能。
最簡單而言，機器學習就是優化數學方程式的過程。但在實際生活中，機器學習已經在金融、科研等領域蓬勃發展。
比如，就金融來說
可以通過爬蟲技術獲取股票數據，
可以通過文字信息進行文本分析，
可以搭建回測系統，
可以開發交易平臺。
那么，怎么才能更好地掌握機器學習，最高效的學習路徑應該是什么樣的呢？
在這，必須先要介紹一下2017年編程語言排行榜首位的Python。Python是一門易讀、易維護，用途廣泛的編程語言，同時也是時下最火的人工智能語言。想要掌握機器學習，需從掌握Python做起。
為此，超級數學建模攜手唐宇迪老師以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！
作為機器學習的入門基礎課程，并沒有只是灌輸大量理論，而是循序漸進，從基礎知識結合操作講起，再進階提升，最后結合案例進行實戰訓練。
因此，該課程不但適合數學分析、機器學習等愛好者和相關科研工作者，還適合編程零基礎的小伙伴參與學習。課后唐老師還會及時跟蹤答疑。
即便是純小白，超模君相信學習該課程不會有太大的壓力。
關 于 課 程 詳 情
【課程信息】
「 學習平臺 」
騰訊課堂
「 上課形式 」
課程均為錄播視頻
「 學習周期 」
建議每周至少學習2小時，一個月內可完成一遍
「 面向人群 」
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
零基礎的小白、負基礎的小白白
「 答疑形式 」
學習群老師隨時答疑，即便是最初級的問題
「 課程資料 」
知識總結、操作詳解、案例實戰、課后拓展
「 課程福利 」
課程優惠活動?
為了更好地說明課程內容，現將詳細章節附上。
課程章節較多，可滾動查看詳情
第一章? AI時代人工智能入學指南
AI時代首選Python
Python我該怎么學?
人工智能的核心機器學習?
機器學習怎么學？?
第二章?Python快速入門
系列課程環境配置? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
Python快速入門? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
變量類型? ? ??
List基礎? ? ? ? ? ??
List索引? ? ? ? ? ? ? ??
循環結構? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??
判斷結構? ? ? ? ? ? ? ? ??
字典? ? ? ? ? ? ? ? ?
文件處理? ? ?
函數基礎
第三章 Python工具：科學計算庫Numpy
Numpy數據結構?
Numpy基本操作? ?
Numpy矩陣屬性? ? ? ? ?
Numpy矩陣操作? ? ? ??
Numpy常用函數
第四章 Python工具：數據分析處理庫Pandas
Pandas數據讀取? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
Pandas數據預處理? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
Pandas常用函數? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
Pandas.Series結構
第五章 Python工具：可視化庫Matplotlib
Matplotlib.折線圖? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
Matplotlib.子圖操作? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
Matplotlib.條形圖與散點圖? ? ? ? ? ? ?
Matplotlib.柱形圖與盒圖? ? ? ? ? ? ? ?
Matplotlib.細節設置
第六章 算法：線性回歸算法
線性回歸算法概述? ? ? ? ? ?
誤差項分析? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??
似然函數求解? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??
目標函數推導? ? ? ? ? ? ? ? ? ??
線性回歸求解? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
梯度下降原理? ? ? ? ? ? ? ? ? ??
梯度下降方法對比
第七章 算法：梯度下降原理
梯度下降原理? ? ?
梯度下降方法對比? ? ? ? ?
學習率對結果的影響
第八章 算法：邏輯回歸算法
邏輯回歸算法原理推導? ? ? ? ? ? ?
邏輯回歸求解
第九章 案例：Python實現邏輯回歸與梯度下降
案例：Python實現邏輯回歸任務概述?
案例：完成梯度下降模塊? ? ? ? ?
案例：停止策略與梯度下降案例? ? ??
案例：實驗對比效果
第十章 案例：使用Python分析科比生涯數據
科比數據集簡介? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
數據預處理? ? ?
建模
第十一章 案例：信用卡欺詐檢測
案例背景和目標? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
樣本不均衡解決方案? ? ? ? ? ? ?
下采樣策略? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??
交叉驗證? ? ? ? ? ? ? ? ?
模型評估方法? ? ? ? ? ? ?
正則化懲罰? ??
邏輯回歸模型? ??
混淆矩陣? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
邏輯回歸閾值對結果的影響??
SMOTE樣本生成策略
第十二章 算法：決策樹
決策樹原理概述? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??
衡量標準.熵? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??
決策樹構造實例? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
信息增益率? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??
決策樹剪枝策略
第十三章 決策樹Sklearn實例
決策樹復習? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
決策樹涉及參數? ? ?
樹可視化與sklearn庫簡介? ? ?
sklearn參數選擇
第十四章 算法：隨機森林與集成算法
集成算法.隨機森林? ? ?
特征重要性衡量? ? ? ?
提升模型? ? ? ? ? ??
堆疊模型
第十五章 案例：Kaggle競賽案例:泰坦尼克獲救預測
數據介紹? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
數據預處理? ?
回歸模型? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
隨機森林模型? ? ??
特征選擇
第十六章 算法：線性支持向量機
支持向量機要解決的問題? ? ?
距離與數據的定義? ? ? ? ? ??
目標函數? ? ? ? ? ? ? ? ? ??
目標函數求解? ? ? ? ? ? ? ? ?
SVM求解實例? ? ? ? ? ? ? ??
支持向量的作用
第十七章 非線性支持向量機
軟間隔問題? ? ? ? ? ? ? ?
SVM核變換
第十八章 支持向量調參實戰
sklearn求解支持向量機??
SVM參數選擇
第十九章 計算機視覺挑戰
深度學習概述? ? ? ?
挑戰與常規套路? ? ? ? ? ? ? ?
用K近鄰來進行分類
超參數與交叉驗證
第二十章 神經網絡必備基礎知識點
線性分類? ? ? ? ? ? ? ? ??
損失函數? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
正則化懲罰項? ? ?
softmax分類器
第二十一章 最優化與反向傳播
最優化形象解讀? ??
最優化問題細節? ? ? ? ? ? ??
反向傳播
第二十二章 神經網絡整體架構 ? ?
整體架構? ? ??
實例演示? ? ? ? ??
過擬合解決方案? ??
第二十三章?案例實戰CIFAR圖像分類任務?
cifar分類任務??
分模塊構造神經網絡? ?
訓練神經網絡完成分類任務? ? ??
感受神經網絡的強大? ??
第二十四章 Tensorflow框架 ? ?
變量?
變量練習? ? ? ??
線性回歸模型? ?
邏輯回歸框架? ? ?
邏輯回歸迭代? ? ? ?
神經網絡模型? ? ?
完成神經網絡? ?
卷積神經網絡模型? ?
卷積神經網絡參數? ??
安裝tensorflow ? ?
第二十五章 Mnist手寫字體識別 ???
神經網絡模型概述??
tensorflow
參數? ? ? ? ? ? ?
卷積簡介??
構造網絡結構
訓練網絡模型 ? ?
第二十六章 PCA降維操作與SVD矩陣分解????
PCA問題? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
PCA降維實例? ??
SVD
原理? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
SVD推薦系統? ??
第二十七章 聚類與集成算法??
聚類算法? ? ? ? ? ? ? ??
Adaboost集成算法?
特征工程（1）? ? ? ? ??
特征工程（2）? ?
第二十八章 機器學習業務流程???
HTTP檢測任務與數據挖掘的核心??
論文的重要程度? ? ?
BenchMark概述? ??
BenchMark的作用? ??
關 于 學 習 資 料
或許你已經收藏了很多學習干貨，但超模君還是很想幫你節約總結干貨的時間，以便你可以把更多的時間用于學習與實戰。
因此，本次課程主要包含四個方面：
1.默認你是個小白，課程從基礎知識講起，課后提供相應的資料；
2.課程中會對涉及的知識理論和操作流程進行總結，讓你牢記于心；
3.課程中涉及的課件代碼，已提前上傳，方便學習與實戰；
4.課后提供海量實戰案例，讓你學以致用，增強實操能力。
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
關 于 授 課 老 師
對于唐老師，大家或許有點陌生。不擔心，今天過后，你們都會熟悉他的。作為本次課程的主講老師，他將自己多年的機器學習經驗和Python使用技巧分享給大家。所以課程不僅是知識，還有思維和方法，你完全可以做到舉一反三。
關 于 課 程 優 惠
「優惠券」
限量發放50元優惠券
后臺回復“機器學習”即可領取
注：優惠券長期有效
長按下方二維碼
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如有任何疑問和購買問題，請咨詢助教
QQ：210187565
微信：cmdxt001
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的从概念到案例，机器学习应该掌握的20个知识点的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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