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! ——“弹指之间·享受创新”,通过4周学习,你将掌握通过Python语言运用机器学习算法解决一般问题的基本能力。

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北京理工大学
中国大学MOOC
  • 完成时间大约为 5
  • 中级
  • 中文
注:因开课平台的各种因素变化,以上开课日期仅供参考

课程概况

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。

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)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(增强学习);
(2)游戏对战实例展示,通过实例展示自主学习的强大魅力。
该课程希望传递“理解和运用计算生态,培养集成创新思维”的理念,重点培养学习者运用当代最优秀第三方专业资源,快速分析和解决问题的能力。

“人生苦短,不要刀耕火种”,嵩老师教你直面问题和需求,用最好的工具解决它!

课程大纲

根据第三方库内容特点,课程共分5个内容模块和3个实战模块:
模块1:机器学习基本思想与原理、基础知识和一般流程
模块2:聚类问题及算法、K-means、DBSCAN、Birch
模块3:监督算法和无监督算法,分类问题算法、决策树、朴素贝叶斯等
模块4(实战):实战项目1
模块5:回归算法、线性回归、最下二乘法等
模块6(实战):实战项目2
模块7(选修):强化学习方法、深度学习、AlphaGo算法原理
模块8(选修、实战):实战项目3:Flappy Bird游戏智能对战

预备知识

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零基础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。

本课程需要学习者掌握NumPy、Matplotlib库的基本使用,建议先修嵩老师的“Python数据分析与展示”专题课程。

证书或学分

本课程采取百分制,客观题占40分,主观编程题占60分。60分-79分可获得合格证书,80分以上可获得优秀证书。

参考资料

Python集成开发环境(IDE)
[1] Anaconda: https://www.continuum.io/ (推荐)
[2] IDLE: Python解释器默认工具
[3] PyCharm: http://www.jetbrains.com/pycharm/

参考教程
[1] Python零基础入门教程:《Python语言程序设计基础(第2版)》,嵩天、礼欣、黄天羽著,高等教育出版社,2016.12
[2] 专题参考资料:《机器学习实战》,Peter Harrington著,人民邮电出版社。

参考网站
[1] Python Scikit-learn: http://scikit-learn.org
[2] Python Matplotlib: http://matplotlib.org/

常见问题

Q1:除了Python,这个课程需要其他编程语言基础吗?
A1:不需要,但本专题建议学习者掌握NumPy、Matplotlib库的基本使用,建议先修嵩老师的“Python数据分析与展示”专题课程,或者请学习专题内提供的自学资料。

Q2:Python 2.x和Python 3.x,这个课程采用哪个版本?
A2:Python 3.x已经足够成熟,这是Python语言的现在和未来,嵩老师所有Python课程都采用Python 3.x系列版本。

Q3:在线开放课程看不到老师,有问题谁来解答?
A3:为了更好服务同学们,本课程教师和多名助教会每天在线答疑,尽快解决与课程相关的各类问题。

Q4:课程里面除了视频有什么新的形式吗?
A4:大学老师都是一本正经的,但你见过大学老师闲扯吗?课间,嵩老师想说说不一样的话...

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