Python数据挖掘与机器学习

近年来，Python编程语言受到越来越多科研人员的喜爱，在多个编程语言排行榜中持续夺冠。同时，伴随着深度学习的快速发展，人工智能技术在各个领域中的应用越来越广泛。机器学习是人工智能的基础，因此，掌握常用机器学习算法的工作原理，并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型，是开展人工智能相关研究的前提和基础。因此，中科资环推出全新的Python数据挖掘与机器学习课程，为各领域人员量身定制课程内容，让你畅学Python编程及机器学习理论与代码实现方法，从“基础编程→机器学习→代码实现”逐步掌握。

抽丝剥茧、深入浅出分析机器学习在应用时需要掌握的经验及编程技巧。通过实际案例的形式，介绍如何提炼创新点，以及如何发表高水平论文等相关经验。掌握Python编程的基础知识与技巧、特征工程（数据清洗、变量降维、特征选择、群优化算法）、回归拟合（线性回归、BP神经网络、极限学习机）、分类识别（KNN、贝叶斯分类、支持向量机、决策树、随机森林、AdaBoost、XGBoost与LightGBM等）、聚类分析（K均值、DBSCAN、层次聚类）、关联分析（关联规则、协同过滤、Apriori算法）的基本原理及Python代码实现方法。

郁磊（副教授）：主要从事MATLAB 编程、机器学习与数据挖掘、数据可视化和软件开发、生理系统建模与仿真、生物医学信号处理，具有丰富的实战应用经验，主编《MATLAB智能算法30个案例分析》、《MATLAB神经网络43个案例分析》相关著作。已发表多篇高水平的国际学术研究论文。

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