武安市玉皇宫高中数学经典题型50道附答案,欢迎收藏圆锥曲线与方程单元测试题,没有学好的同学抓紧时间练习!

搞定机器学习,仅需三步

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目前,机器学习的使用日渐成为趋势。

作为人工智能的核心,机器学习是一门多领域的交叉学科,专门研究计算机模拟或实现人类学习行为的方法,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

简单来说,机器学习就是优化数学方程式的过程。但在实际生活中,机器学习已经在金融、科研等领域蓬勃发展。

比如,就金融来说

可以通过爬虫技术获取股票数据;

可以通过文字信息进行文本分析;

可以搭建回测系统;

可以开发交易平台。

既然机器学习如此火爆,那如何追赶这股技术潮流呢?

现超级数学建模携手唐老师以Python为基础,向大家精心准备《Python机器学习》系列课程。

唐老师将系统讲解Python的基础知识、常用的工具包和算法以及四个主流的Python库,并借助真实案例带领大家进行项目实战,全程还会附送完整的代码进行课程教学与实战演练。

相信,每天都能感受到能力的提升!

《Python机器学习》系列课程介绍

基础篇(共131学时)

(课程大纲)

《Python机器学习实战课程》(¥398)

第一章 AI时代人工智能入学指南(免费试学)

第二章Python快速入门(免费试学)

第三章 Python工具:科学计算库Numpy

第四章 Python工具:数据分析处理库Pandas

第五章 Python工具:可视化库Matplotlib

第六章 算法:线性回归算法

第七章 算法:梯度下降原理

第八章 算法:逻辑回归算法

第九章 案例:Python实现逻辑回归与梯度下降

第十章 案例:使用Python分析科比生涯数据

第十一章 案例:信用卡欺诈检测

第十二章 算法:决策树

第十三章 决策树Sklearn实例

第十四章 算法:随机森林与集成算法

第十五章 案例:Kaggle竞赛案例:泰坦尼克获救预测

第十六章 算法:线性支持向量机

第十七章 非线性支持向量机

第十八章 支持向量调参实战

第十九章 计算机视觉挑战

第二十章 神经网络必备基础知识点

第二十一章 最优化与反向传播

第二十二章 神经网络整体架构

第二十三章案例实战CIFAR图像分类任务

第二十四章 Tensorflow框架

第二十五章 Mnist手写字体识别

第二十六章 PCA降维操作与SVD矩阵分解

第二十七章 聚类与集成算法

第二十八章 机器学习业务流程

责任编辑:武安市玉皇宫