2019/04/22 08/24/03　　【丹佛斯变频器 www.dfsbp.com】

　　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。因此课程传授的不仅是知识，还有思维和方法。

　　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。

　　特别提醒

　　基础篇

　　课程价格——￥３９８

　　课程优惠

　　①新学员

　　限量发放５０元优惠券，后台对话框回复“机器学习”即可领取

　　评价已报名的课程，并截图发给助教，即可领取５５元优惠券

　　进阶篇

　　课程价格——￥３９８

　　课程优惠

　　①新学员

　　限量发放５０元优惠券，后台对话框回复“实战进阶”即可领取

　　拓展篇

　　课程价格——￥１９８

　　课程优惠

　　本课程暂无变频器维修 优惠

　　注意事项

　　①ＰＹＴＨＯＮ交流群：

　　②课程有疑问或成功报名均请联系助教？

　　来吧，点击下方“　阅读原文”，跟随着老师的脚步，提升自我！随着科技的进步，人工智能的快速发展，机器学习的使用日渐成为趋势。

　　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：随机森林丹佛斯与集成算法

　　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

　　即可报名学习

　　进阶篇（共１１３学时）

　　（课程大纲）

　　《ＰＹＴＨＯＮ机器学习实战——进阶课程》（￥３９８）

　　第一章：ＳＥＡＢＯＲＮ可视化库（免费试学）

　　第二章：降维算法－线性判别分析

　　第三章：ＰＹＴＨＯＮ实现线性判别分析

　　第四章：ＰＣＡ主成分分析

　　第五章：ＰＹＴＨＯＮ实现ＰＣＡ主成分分析

　　第六章：Ｅ台达变频器Ｍ算法

　　第七章：ＧＭＭ聚类实践

　　第八章：ＸＢＯＯＳＴ算法

　　第九章：推荐系统

　　第十章：推荐系统实践

　　第十一章：贝叶斯算法

　　第十二章：ＰＹＴＨＯＮ文本数据分析

　　第十三章：ＫＭＥＡＮＳ聚类

　　第十四章：ＤＢＳＣＡＮ聚类

　　第十五章：聚类实践

　　第十六章：时间序列ＡＲＩＭＡ模型

　　第十七章：　时间序列预测任务

　　第十八章：语言模型

　　第十九章：自然语言处理ＷＯＲＤ２ＶＥＣ

　　第二十章：使用ＷＯＲＤ２ＶＥＣ进行分类任务

　　第二十一章：ＧＥＮＳＩＭ中文词向量建模

　　第二十二章：自然语言处理－递归神经网络

　　第二十三章：递归神经网络实战－情感分析

　　第二十四章：探索性数据分析－赛事数据集分析

　　第二十五章：探索性数据分析－农粮数据分析

　　即可报名学习

　　拓展篇（共８８学时）

　　（课程大纲）

　　《ＰＹＴＨＯＮ数据科学必备四大主流库》（￥１９８）

　　第一章：ＰＹＴＨＯＮ基础（免费试学）

　　第二章：科学计算库ＮＵＭＰＹ

　　第三章：数据分析处理库ＰＡＮＤＡＳ

　　第四章：可视化库ＭＡＴＰＬＯＴＬＩＢ

　　第五章：ＳＥＡＢＯＲＮ可视化库

　　即可报名学习

　　课程特色

　　学习平台——腾讯课堂

　　上课形式——录播（可反复观看）

　　学习周期——两个月（学习建议：２小时／周）

　　答疑方式——课程配有专属学习群，老师随时解答

　　课程资料——配有专属课件代码与实战案例

　　课程收益——快速掌握机器学习的基础知识；掌握机器学习的四大主流库；独立完成项目实战

　　适用群体

　　零基础使用者

　　机器学习、深度学习爱好者

　　科研工作者，特别是打算迈入人工智能领域的工作者

　　授课老师

　　作为主讲人，唐老师将多年的机器学习经验和ＰＹＴＨＯＮ使用技巧分享给大家。

　　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。

　　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。

　　比如，就金融来说

　　可以通过爬虫技术获取股票数据；

　　可以通过文字信息伟肯变频器进行文本分析；

　　可以搭建回测系统；

　　可以开发交易平台

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