機器學習的最佳學習路線原來只有四步

AI這個詞相信大家都非常熟悉，近幾年來人工智慧圈子格外熱鬧，光是AlphaGo就讓大家對它刮目相看。今天小天就來跟大家嘮一嘮如何進軍人工智慧的第一步——機器學習。

在機器學習領域，Python已經成為了主流。一方面因為這門語言簡單易上手，另一方面是因為Python有足夠完善的庫可以調用，能為我們節省下敲長長的代碼的煩惱。

因此，對於打算入門人工智慧的同學，最直接的學習方法就是結合開源的框架，而機器學習和深度學習的開源框架恰好基本都是用Python介面的。

既然如此，最佳的學習路線是怎樣的呢？

（一）搞定Python：

千萬不要一直在鑽研Python。語言只是工具，邊練邊學、邊學邊用，快速掌握基本語法才是正道；

（二）機器學習演算法：

機器學習有很多經典的演算法，從簡單的演算法開始，用Python實現並從流程的角度熟悉原理；

（三）熟悉Python庫：

如果想精通Python庫，難度還是蠻大的，不妨先熟悉，等實際運用的時候再查一遍。

（四）案例與實戰：

用真實數據來玩演算法是學習的最好方式。先搞定演算法的原理，再把數據應用進去，然後就是一步一步debug完成整個項目。

雖然學習步驟看似很簡單，但是實際操作還是存在一定難度的。因此，超級數學建模攜手唐老師以Python為基礎，為大家精心準備《Python機器學習實戰》課程。

唐老師將系統講解Python的基礎知識、常用演算法以及常用的Python庫，並藉助真實案例帶領大家進行項目實戰，全程還會附送完整的代碼進行課程教學與實戰演練。

相信，每天都能感受到能力的提升！

《Python機器學習》課程介紹

基礎篇（共131學時）

（課程大綱）

《Python機器學習實戰課程》（￥398）

第一章 AI時代人工智慧入學指南（免費試學）

第二章 Python快速入門（免費試學）

第三章 Python工具：科學計算庫Numpy

第四章 Python工具：數據分析處理庫Pandas

第五章 Python工具：可視化庫Matplotlib

第六章 演算法：線性回歸演算法

第七章 演算法：梯度下降原理

第八章 演算法：邏輯回歸演算法

第九章 案例：Python實現邏輯回歸與梯度下降

第十章 案例：使用Python分析科比生涯數據

第十一章 案例：信用卡欺詐檢測

第十二章 演算法：決策樹

第十三章 決策樹Sklearn實例

第十四章 演算法：隨機森林與集成演算法

第十五章 案例：Kaggle競賽案例:泰坦尼克獲救預測

第十六章 演算法：線性支持向量機

第十七章 非線性支持向量機

第十八章 支持向量調參實戰

第十九章 計算機視覺挑戰

第二十章 神經網路必備基礎知識點

第二十一章 最優化與反向傳播

第二十二章 神經網路整體架構

第二十三章 案例實戰CIFAR圖像分類任務

第二十四章 Tensorflow框架

第二十五章 Mnist手寫字體識別

第二十六章 PCA降維操作與SVD矩陣分解

第二十七章 聚類與集成演算法

第二十八章 機器學習業務流程

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