《案例为师、实战为王，开启Python机器学习之路》正在火爆参团中：

拼团链接：案例为师、实战为王，开启Python机器学习之路

课程名称： 

《案例为师、实战为王，开启Python机器学习之路》 

参团后请及时添加课程助手电话\微信：18516242756

课程目标： 

零基础快速掌握python数据分析与机器学习算法； 

快速入门python最流行的数据分析库numpy,pandas,matplotlib； 

从原理上进行推导较为繁琐的机器学习算法，以算法流程为主结合实际案例实现完整的算法代码； 

使用scikit-learn机器学习库完成快速建立模型，评估以及预测； 

结合Kaggle经典案例，从数据预处理开始一步步完成整个项目，对如何应用python库完成实际的项目形成完整的经验与概念。 

课程特色：  

科学规划全套课程体系，从入门到进阶，从理论到技巧，逐步推进； 

资深老师悉心授课指导，原理推导、代码剖析多管齐下，助力解决学习问题掌握知识； 

注重引导，培养学员自身理问题、分析问题及解决问题能力； 

嵌入丰富课程案例讲解，让学习过程中不再枯燥无味； 

直播课堂交互学习，近距离感受讲师热情与浓厚学习氛围； 

主讲老师： 

唐宇迪深度学习领域多年一线实践研究专家，同济大学硕士。主要研究深度学习领域，计算机视觉，图像识别。精通机器学习，热爱各种开源技术尤其人工智能方向。在图像识别领域有着丰富经验，实现过包括人脸识别，物体识别，关键点检测等多种应用的最新算法。乐于钻研，解开每一个问题，把复杂的问题简单表达呈现，能帮助更多的同学入门深度学习领域。 

开课时间： 

2017年2月21日 

学习方式： 

本系列课程采取在线直播方式，共10次（20课时）； 

每周二、周四晚上开课（20:00-22:00） 

直播后提供录制回放视频，在线反复观看，有效期一年专属VIP会员学习交流群，随时沟通交流。 

社区问答+在线答疑，巩固知识点。 

课程大纲：

第一课：Python基础与科学计算库numpy 

1.Python语言基础 

2.Python数据结构（列表,字典,元组）   

3.科学计算库Numpy基础 

4.Numpy数组操作  

5.Numpy矩阵基本操作

6.Numpy矩阵初始化与创建

7.Numpy排序与索引

第二课：数据分析处理Pandas库与数据可视化库matplotlib                                             

1.Pandas数据读取与现实                                                        

2.Pandas样本数值计算与排序

3.Pandas数据预处理与透视表

4.Pandas自定义函数                                        

5.Pandas核心数据结构Series详解

6.Pandas数据索引

7. Matplotlib绘制第一个折线图

8. Matplotlib条形图,直方图,四分图绘制

9. Matplotlib数据可视化分析 

第三课：初探机器学习

1.机器学习要解决的任务

2.有监督与无监督问题                                                                      

3.线性分类器-由感知器打开机器学习的大门                                                                   

4.机器学习hello word算法K-近邻算法原理  

5.python实现k近邻算法

6.案例：使用k近邻预测约会对象

第四课：回归算法

1.线性回归问题                                                         

2.线性回归原理推导

3.逻辑回归算法原理                                           

4.python实现逻辑回归算法 

5.案例：基于Scikit-learn库利用回归预测能留学申请能否被接受

第五课：决策树与随机森林

1.熵原理，信息增益

2.使用ID3算法构造决策树

3.python实现决策树算法

4.随机森林算法原理

5.基于随机森林的特征选择

6.案例：使用决策树进行人口普查收入预测

第六课：Kaggle机器学习案例

1. 泰坦尼克船员获救预测:

(1) 使用pandas库进行数据读取与缺失值预处理

(2) 使用scikit-learn库对比回归模型与随机森林模型

(3) 特征的选择与重要性衡量指标

2. 用户流失预警案例

(1) 使用pandas库进行数据预处理

(2) 使用scikit-learn库尝试多种分类器

(3) 分析衡量结果的指标，精度与召回率

第七课：支持向量机算法

1.SVM要解决的问题

2.线性SVM决策问题

3.SVM对偶问题与核变换 

4.soft支持向量机问题

5.多类别分类问题解决方案

6.案例：python实现SMO算法

第八课：实战Adaboost与贝叶斯算法 

1.Boosting原理分析

2.Adaboost算法原理

3.案例：python实现自适应增强算法

4.贝叶斯基本原理

5.案例：python打造垃圾邮件分类器 

第九课：实战神经网络

1.神经网络结构

2.前向传播原理

3.反向传播原理

4.神经网络细节

5.案例：python打造神经网络,感受神经网络的强大 

第十课：聚类算法

1.k-means,DBSCAN等经典聚类算法原理

2.python实现k-means算法

3.案例：NBA球员数据分析

4.案例：HTTP日志数据分析   

《Python机器学习kaggle案例》 https://edu.hellobi.com/course/137免费试听课程。

联系方式：

1、参团后，请加天善智能课程助手微信：18516242756 ，发送参团成功截图； 

2、手机：185162427563

3、邮件：admin@hellobi.com 

Q&A

1、 团课成功后，如何使用学籍号开启学习之旅？

答：团课成功后，参团成功并成功缴纳尾款以后，系统会自动发送一条拼团成功的信息给大家，包含了您个人信息姓名和电话以及学号。请参考说明页面《如何使用学籍号》注册使用。

2、本次课程的上课形式是什么？

答：本次课程是录播视频学习课程，两年有效期内，可访问天善学院随时观看。

3、学习过程中有问题如何咨询。

答：完成课程报名后，将邀请您加入课程学员VIP交流群，在群内与讲师、课程助手及同学们沟通。另外亦可在天善问答社区提问，会有诸多顾问和同道为您解答。

4、看不了课程怎么办。

答：请使用谷歌浏览器观看课程视频，如仍无法解决，请联系课程助手协助查看。

5、有免费试听学习？

答：Python机器学习kaggle案例 https://edu.hellobi.com/course/137免费试听课程。