为什么那么多人想学Python

机器学习——最火的领域之一

对很多人来说，“机器学习”这个词既让人倍感兴奋，又觉得高深莫测。毕竟，几乎所有巨头——从国外的 Google、Facebook、Apple、Amazon 到国内的 BAT、华为、美团、今日头条等，都在争相进军这一领域。机器学习技术也渗入到生活的方方面面，从手机上的语音助手，新闻资讯应用里推送的文章，到逛淘宝时的物品推荐，无一不用到机器学习技术。

Python——最流行的机器学习语言

作为现在最流行的机器学习语言，Python 在编程语言中的地位也是无可取代，最近刚刚在 IEEE Spectrum 发布的顶级编程语言交互排行榜中名列第一。不得不说，Python 如此傲人的成绩离不开人工智能的推助。

Python 之所以成为广受欢迎的机器学习语言，主要基于以下三个原因：

1、门槛低，上手快；

2、python 是解释语言，写程序很方便；

3、Python 的开发生态成熟，有很多非常有用的库可以用。

Good Money

随着人工智能和机器学习的持续升温，从业者的薪资也水涨船高，一般毕业 1-3 年，月薪高达 25K+，而主流年薪更是在 40-80 万。即使是这样，在国内，仍出现人才难求的局面。而且，随着未来人工智能被应用到生活的各个层面，谁先掌握了相关技术，涉足相关行业，谁就可以比其他人多出 n 倍竞争力。而这一切的起点，就是 Python 机器学习。

为了让同学们系统掌握 Python 机器学习，StuQ 请来具有多年 IT 技术实战开发经验的重庆韬翔网络科技有限公司董事长兼 CEO，畅销书《精通 Python 网络爬虫》一书作者—— 韦玮老师，带大家从入门到精通 Python 机器学习。

不论你是想成为机器学习工程师，还是数据分析师，或是深度学习专家，这套课程都能帮你用最有效的方式打下坚实基础，让你掌握所需的编程知识。而且，StuQ 的课程是项目导向型的，注重实用性，对求职相关岗位及在职提升的学员而言是再适合不过的。

课程大纲

模块一：Python 机器学习常见算法与实现

1、课程介绍与 K- 近邻算法原理及实现实战

• 课程介绍

• 机器学习常见理论基础讲解

• K- 近邻算法精讲与 Python 实现

2、K- 近邻算法项目实战与朴素贝叶斯算法详解

• 项目实战：使用 K- 近邻算法识别简单数字验证码实战

• 朴素贝叶斯算法精讲与 Python 实现

3、决策树算法精讲与项目应用实战

• 决策树算法精讲与 Python 实现

• 项目实战：使用决策树算法对测试数据进行分类实战

4、AdaBoost 算法与项目应用实战

• 单层决策树算法

• AdaBoost 元算法精讲与 Python 实现

• 项目实战：使用 AdaBoost 算法进行二分类实战

5、支持向量机（SVM）算法精讲与项目应用实战

• 支持向量机（SVM）算法精讲与 Python 实现

• 项目实战：使用支持向量机（SVM）算法进行模式识别实战

6、逻辑回归算法精讲与项目应用实战

• 逻辑回归算法精讲与 Python 实现

• 项目实战：使用逻辑回归算法进行融资成功概率分析实战

7、Apriori 算法精讲与项目应用实战

• Apriori 算法精讲与 Python 实现

• 项目实战：使用 Apriori 算法进行关联分析实战

8、FP-growth 算法精讲与项目应用实战

• FP-growth 算法精讲与 Python 实现

• 使用 FP-growth 算法进行频繁项集挖掘实战

9、树回归算法精讲与实战

• 机器学习其他算法扩展：树回归

10、人工神经网络算法精讲与实战

• 机器学习其他算法扩展：人工神经网络算法

  
  

模块二：scikit-learn 模块与案例实现

1、scikit-learn 模块简介与 Windows 下安装实战

• scikit-learn 模块简介

• 在 Windows 中安装 scikit-learn 模块

2、在 Linux 及 MAC 系统中安装 scikit-learn 模块

3、scikit-learn 数据处理实战

• scikit-learn 数据处理实战（datasets、加载数据、归一化处理、特征选择、交叉验证）

4、scikit-learn 实现 K- 近邻算法

5、 scikit-learn 实现朴素贝叶斯算法

6、通过 scikit-learn 实现数字识别

7、通过 scikit-learn 实现文本特征提取

8、通过 scikit-learn 实现情感分析 1

9、通过 scikit-learn 实现情感分析 2

模块三：MILK 模块与案例实现

1、在 Windows 中安装 MILK

2、在 Linux 中安装 MILK

3、在 MAC 中安装 MILK 与简单目录分析实战

4、MILK 基础实战

5、通过 MILK 实现 Adaboost 算法与 SVM 算法

6、通过 MILK 实现决策树算法

7、通过 MILK 实现随机森林算法

8、通过 MILK 实现 AP 算法

9、通过 MILK 预测用户的还贷能力

10、 通过 MILK 实现计算机视觉项目

模块四：Python 机器学习综合案例实战

1、文本挖掘综合项目案例实战

2、网页分类综合项目案例实战

3、人脸数据分解综合项目案例实战

模块五：面试辅导

1、常见面试题分析

2、面试指导

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