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广州天河区Python机器学习班哪里有

更新时间:2023-03-24 浏览:110
广州天河区Python机器学习班哪里有
 

 本课程需要学习者具备Python语言编程的基本知识和初步技能,建议Python基础薄弱学习者先修嵩老师的“Python语言程序设计”课程。具体地,学习者需要预先掌握Python的数字类型、字符串类型、分支、循环、函数、列表类型、字典类型、文件和第三方库使用等概念和编程方法。


课程大纲

根据第三方库内容特点,课程共分6个内容模块和2个实战模块

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    模块1:机器学习基本思想与原理 vs. sklearn库
    模块2:无监督学习之聚类、算法与用例(sklearn中的K-means、DBSCAN)
    模块3:无监督学习之降维、算法与用例(sklearn中的PCA、NMF)
    模块4:监督学习之分类、算法与用例(sklearn中KNN、朴素贝叶斯、决策树)  

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 模块5:监督学习之回归、算法与用例(sklearn中线性回归、非线性回顾)
        模块6(实战):监督学习实现手写识别实例编写,算法对比与分析
        模块7(选修):强化学习方法、深度学习
        模块8(选修、实战):实战项目:Flappy Bird游戏智能对战

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Python机器学习应用人工智能(AI)如何建立呢?通过逻辑推理,还是通过学习模仿?近年来的发展看,机器学习似乎略胜一筹,机器学习建立智能,应用人工智能去解决问题吧!


本课程面向各类编程学习者,讲解当下流行的机器学习相关的技术和方法,帮助学习者利用Python语言掌握机器学习算法解决一般问题的基本能力,一窥前沿机器学习算法的奥秘。

本课程介绍Python计算生态中广受欢迎的机器学习算法库scikit-learn,这些算法在工程、信息、管理、经济等学科领域具有极其广泛的应用潜力,被全世界各大科研院所和国际知名公司广泛采用,包括必修内容和选修内容两部分。

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必修内容包括:
(1)理解机器学习,通过介绍机器学习的基本问题(分类、聚类、回归、降维)介绍经典算法;
(2)Python第三方库sklearn(scikit-learn),讲解应用机器学习算法快速解决实际问题的方法。
选修内容包括:
(1)讲解AlphaGo背后的机器学习原理(强化学习);
(2)游戏对战实例展示,通过实例展示自主学习的强大魅力。

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机器学习是什么?

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⭐️:机器学习是一门涉及数学、统计学、计算机科学等的学科。
⭐️:机器学习是从一个大量的已知数据中,学习如何对未知的新数据进行预测,并且可以随着学习内容的增加,提高对未来数据预测的准确性的一个过程。(着重强调过程,就相当于是从已知去预测未知)
⭐️:例如,在购物时,机器学习算法自动根据浏览历史,推荐用户感兴趣的商品。这点我相信大家在逛淘宝等等的时候都有所体会吧!

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机器学习算法可以分为三大类:无监督学习、有监督学习和半监督学习。
那么接下来就简单介绍以下这三类是个什么意思。
无监督学习:不需要提前知道数据集的类别标签,可分为聚类和降维两个领域。
有监督学习:使用有标签的训练数据建立模型,用来预测新的未知标签的数据,可分为分类和回归两个领域。(分类是预测离散值,回归是预测连续值)
半监督学习:无监督学习和有监督学习的结合。

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为什么选择机器学习

在“智能”应用的早期,许多系统使用人为制订的“if”和“else”决策规则来处理数据,或根据用户输入的内容进行调整

例如垃圾邮件的识别和清理,这是*设计的规则体系来设计“智能应用”的一个实例,人为制订的决策规则对某些应用来说是可行的,特别是人们对其模型处理过程非常熟悉的应用
但是人为指定决策规则有两个缺点:

做决策所需要的逻辑只适用于单一领域和单项任务任务,哪怕稍有变化,都可能需要重写整个系统

想要制订规则,需要对人类*的决策过程有很深刻的理解
这种人为制订规则的方法并不适用的一个例子就是图像中的人脸检测,其主要问题在于,计算机“感知”像素(像素组成了计算机中的图像)的方式与人类感知面部的方式有非常大的不同。正是由于这种表征差异,人类想要制订出一套好的规则来描述数字图像中的人脸构成,基本上是不可能的
但是如果有了机器学习,向程序输入海量人脸图像,就足以让算法确定识别人脸需要哪些特征

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