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Python机器学习应用
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spContent=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。
—— 课程团队
课程概述



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、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。

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！

2017年度全新上线的Python语言系列专题课，带给你不一样的学习体验！

>>Python 网络爬虫与信息提取

https://www.icourse163.org/course/BIT-1001870001

>>Python 数据分析与展示

https://www.icourse163.org/course/BIT-1001870002

>>Python 机器学习应用

https://www.icourse163.org/course/BIT-1001872001

>>Python 科学计算三维可视化

https://www.icourse163.org/course/BIT-1001871001

>>Python 游戏开发入门

https://www.icourse163.org/course/BIT-1001873001

>>Python 云端系统开发入门

https://www.icourse163.org/course/BIT-1001871002






课程大纲
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。


证书要求

为积极响应国家低碳环保政策， 2021年秋季学期开始，中国大学MOOC平台将取消纸质版的认证证书，仅提供电子版的认证证书服务，证书申请方式和流程不变。

 

电子版认证证书支持查询验证，可通过扫描证书上的二维码进行有效性查询，或者访问 https://www.icourse163.org/verify，通过证书编号进行查询。学生可在“个人中心-证书-查看证书”页面自行下载、打印电子版认证证书。

 

完成课程教学内容学习和考核，成绩达到课程考核标准的学生（每门课程的考核标准不同，详见课程内的评分标准），具备申请认证证书资格，可在证书申请开放期间（以申请页面显示的时间为准），完成在线付费申请。

 

认证证书申请注意事项：

1. 根据国家相关法律法规要求，认证证书申请时要求进行实名认证，请保证所提交的实名认证信息真实完整有效。

2. 完成实名认证并支付后，系统将自动生成并发送电子版认证证书。电子版认证证书生成后不支持退费。


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: https://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: https://scikit-learn.org 

[2] Python Matplotlib: https://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...