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原價298，開學禮僅售238！什麼是機器學習？ 在最簡單的層面上，機器學習只是優化數學方程式的過程。有幾種不同的機器學習，都有不同的目的。機器學習中最流行的兩種形式是監督學習和無監督的學習。 我們將在下面介紹他們的工作原理： . 監督學習：監督學習使用已知數據的標籤示例來預測未來的結果。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習，並根據天氣預報來預測比賽當天是否會因為天氣原因被取消。「監督」部分意味著你必須向系統提供你已經知道的「答案」。也就是說，你已經知道你的球隊什麼時候比賽，並且你知道那些天的天氣。計算機迭代地讀取這些信息，並使用它來形成模型並做出預測。 監督學習的其他應用也可以是預測人們是否會違約貸款（例如信用卡欺詐檢測）。 .無監督學習 - 無監督學習是指一種你不一定知道你正在尋找什麼「答案」的機器學習。不像「球隊遇到下雨天」的例子，無監督的學習更適合探索或聚類工作。集群將類似或相關的東西組合，因此你可以為其添加一組Twitter帖子，並讓它告訴你人們經常討論的東西是什麼。應用到無監督學習的一些演算法是K-Means和LDA。 誰在使用機器學習？ 一個更好的問題是：誰不在他們的業務中使用機器學習？ 如果沒有，為什麼不用呢？從醫療，金融，石油，天然氣等行業已經實現了數據分析的可能性。以下是一些注重機器學習的知名公司：❶ Google -——Google整個公司都在使用機器學習，從Google翻譯到幫助你將照片分類再到自駕汽車研究。Google的團隊也開發了TensorFlow，這是一個領先的深度學習框架。❷ Facebook —— Facebook在廣告領域大量使用機器學習。 通過查看你的興趣，你訪問的頁面和你喜歡的內容，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還使用機器學習識別照片中的人臉，並幫助您標記它們。 ❸ Netflix -——Netflix使用你觀看的電影，評分和搜索來創建自定義推薦。Netflix和Amazon採用的一種機器學習演算法稱為協同過濾。事實上，Netflix舉辦了一個名為Netflix獎的比賽，授予可以開發新的更好的推薦系統的人。當然，超模君相信，機器學習能應用的領域絕不僅限於這些。為此，超級數學建模攜手唐宇迪老師以時下最火的AI語言——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！課程將著重解決機器學習各類演算法中延伸的實際問題案例（例信用卡欺詐檢測、泰坦尼克獲救預測、科比運動生涯數據分析等等）；一步一步為你演示各個案例的實際操作，即使沒有任何Python基礎的同學也可以輕鬆上手。適宜人群◆ 希望學習或提高使用Python其他更有趣的技能（繪製圖像，人臉識別，驗證碼識別等等）課程介紹該課程使用數據領域最主流語言Python及其分析與建模庫作為核心武器。對於機器學習經典演算法給出完整的原理推導並基於實例進行講解，實例演示如何應用機器學習演算法解決實際問題。部分課程截圖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課程試聽你將收穫快速掌握Python庫的使用方法並進行實戰演示。實例演示如何應用機器學習演算法解決實際問題。使用Python庫完成建模與評估工作。章節目錄第一章：Python快速入門（免費試學）第二章：回歸演算法（免費試學）第三章：科學計算庫Numpy第四章：數據分析處理庫Pandas第五章：可視化庫Matplotlib第六章：使用Python庫分析科比的生涯數據第七章：案例實戰—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—泰坦尼克獲救預測第十章：支持向量機演算法第十一章：神經網路基礎第十二章：神經網路架構第十三章：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：聚類與集成演算法課程將提供全部課件代碼報名方式掃描識別下方二維碼或點擊「閱讀原文」進入課程詳情頁，購買並完成報名！諮詢助教： 了解課程詳情