Python Programming: Machine Learning, Deep Learning | Python
Python编程：机器学习，深度学习 | Python

Python Machine Learning and Python Deep Learning with Data Analysis, Artificial Intelligence, OOP, and Python Projects
“使用数据分析、人工智能、面向对象编程和Python项目的Python机器学习与深度学习”

教程演示🔗

学生数量：10,265 个学生

上次更新时间：2024年4月

教程评分：4.3

教程语言：英语

教程字幕：中文、英语字幕

本课程包括：完整的永久访问权、7 篇文章、21 小时 长的随选视频、在移动设备和电视上观看、结业证书字幕

学习内容

1、Python的基础知识及其库NumPy的核心内容
2、人工智能（AI，Artificial Intelligence）是一种技术，它使计算机系统能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，如理解语言、学习、推理和解决问题。它涵盖了多种技术和方法，包括机器学习和深度学习。

机器学习（Machine Learning）是AI的一个子领域，它关注的是使计算机通过数据和经验自我改进，而无需显式编程。它利用统计模型和算法来识别模式，从而使计算机能够在新数据上做出预测或决策。

深度学习（Deep Learning）则是机器学习的一种更深层次的方法，它模仿人脑神经网络的结构，特别是多层的神经网络。深度学习通过大量的数据和计算资源，自动学习并提取复杂的特征，特别在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了显著成就。
3、机器学习历史与Python编程

机器学习的历史可以追溯到20世纪50年代，当时科学家们开始探索如何让计算机系统从数据中自动学习和改进。早期的尝试包括逻辑回归、决策树等基本算法，这些工作主要是在人工智能（AI）的大背景下进行的。

1980年代，随着统计学和优化理论的发展，机器学习的概念进一步深化。神经网络和反向传播算法成为研究热点，这为深度学习奠定了基础。同时，专家系统也开始兴起，试图模仿人类专家的知识和决策过程。

1990年代，支持向量机（SVM）和贝叶斯分类器等算法崭露头角，而大数据的处理需求催生了更高效的计算工具。这一时期，编程语言如Lisp和Prolog也被用于实现机器学习算法，但Python尚未成为主流。

21世纪初，Python开始崭露头角，其简洁易读的语法和丰富的科学计算库使其成为机器学习的理想选择。2006年，Scikit-learn（基于Python的机器学习库）发布，极大地推动了Python在机器学习领域的普及。同年，Google的TensorFlow发布，引领了深度学习的浪潮。

此后，Python及其相关的库如PyTorch、Keras等不断发展和完善，成为数据科学和机器学习领域最流行的编程语言之一。今天，Python被广泛应用于各种机器学习任务，从监督学习、无监督学习到强化学习，以及模型训练、数据预处理、可视化等多个环节。
4、图灵机和图灵测试
5、机器学习的逻辑，包括模型和算法、数据收集、数据预处理、模型训练和测试等环节。
6、什么是人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）？
7、”NN”在这里通常指的是”Neural Network”，即神经网络。神经网络的解剖结构或组成部分包括：

1. **输入层（Input Layer）**：接收外部数据或信息的第一层，每个节点对应一个输入特征。

2. **隐藏层（Hidden Layers）**：位于输入层和输出层之间的多层，用于处理和转换输入数据，每一层可能包含多个神经元。

3. **神经元（Neurons）**：基本计算单元，接收来自前一层的信号，通过激活函数进行加权求和并产生输出。

4. **权重（Weights）**：连接神经元之间的参数，表示输入的重要性，通过训练调整以优化网络性能。

5. **偏置（Bias）**：为神经元添加的一个可学习的常数，帮助调整其输出。

6. **激活函数（Activation Function）**：对神经元输出进行非线性转换，常见的有sigmoid、ReLU等。

7. **输出层（Output Layer）**：根据任务类型（如分类或回归）生成最终预测或结果的层。

8. **损失函数（Loss Function）**：衡量模型预测与真实值之间差异的度量，用于反向传播和优化。

9. **优化器（Optimizer）**：用于更新网络权重以最小化损失函数的算法，如梯度下降。

10. **反向传播（Backpropagation）**：一种计算网络中权重更新方向的算法，通过从输出层向前传播误差来调整参数。

这些是神经网络的基本组成部分，不同的架构和设计可能会有所变化。
8、张量运算
9、Udemy上的Python讲师专长广泛，从软件开发到数据分析无所不包，以其高效的教学而闻名。
10、机器学习不仅仅限于预测性短信或智能手机语音识别。它正不断应用于各个新兴行业。
11、”NN”的引擎
12、Keras是一个高级神经网络API，它能够在多种深度学习框架（如TensorFlow、Theano和CNTK）之上运行。它设计用于简化模型的创建、训练和实验，使得用户能够快速构建和试验各种复杂的深度学习模型，而无需深入理解底层实现细节。Keras提供了简单易用的接口，使得研究者和工程师能够专注于构建模型，而不是花费大量时间在基础设施设置上。
13、使用Python编程的TensorFlow
14、卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）
15、循环神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN) 和长短时记忆网络 (Long Short-Term Memory, LSTM)
16、使用Python编程的迁移学习
17、Udemy上的Python讲师专长广泛，从软件开发到数据分析无所不包，以其高效的教学而闻名。
18、Python（Python编程）
19、机器学习，Python机器学习
20、深度学习 (Deep Learning) 是一种人工智能领域的机器学习方法，它模仿人脑神经网络的结构和功能，通过多层非线性处理来解决复杂问题。Python 是深度学习的主要编程语言之一，提供了许多强大的库和框架，如 TensorFlow、PyTorch 和 Keras，使得深度学习的实现变得更加容易和灵活。这些工具为数据科学家和工程师提供了丰富的工具集，用于构建、训练和部署深度学习模型。
21、使用Python进行机器学习
22、Python编程
23、使用Python进行深度学习
24、OAK Academy的Python导师专长于软件开发到数据分析等各种领域，以他们的高效和成效著称。
25、Python是一种通用的、面向对象的、高级编程语言。
26、Python是一种多范式语言，这意味着它支持多种编程方法。除了过程化和函数式编程风格之外，它还包含面向对象、命令式、元编程等编程理念。
27、Python是一种广泛应用的通用编程语言，但也有其局限性。由于Python是一种解释型、动态类型的编程语言。
28、Python是一种广泛应用在多个行业和平台上的通用编程语言。其中一种常见的用途是脚本编写，即自动化任务。
29、Python是一种在众多行业和编程领域中广泛使用的流行语言。DevOps工程师利用Python编写网站脚本。
30、Python具有简单的语法，使其成为初学者学习的理想编程语言。要自学Python，你首先需要熟悉其基础知识和核心概念。以下是一些步骤：

1. **安装Python**：访问Python官网 (https://www.python.org/downloads/) 下载并安装最新版本的Python。

2. **学习基础语法**：开始阅读官方文档（https://docs.python.org/3/tutorial/），理解变量、数据类型（如整数、字符串、列表等）、控制结构（如条件语句和循环）。

3. **练习编写代码**：尝试解决一些简单的编程问题，比如打印“Hello, World!”，编写基本的算术运算或字符串操作。

4. **学习函数和模块**：理解如何定义和调用函数，以及如何导入和使用Python的标准库和第三方模块。

5. **学习面向对象编程**：Python是支持面向对象的，了解类、对象、继承和多态性等概念。

6. **实践项目**：通过实际项目来应用所学知识，如数据分析、Web开发、游戏编程等。

7. **参与社区**：加入Python论坛（如Stack Overflow）、GitHub等，提问和回答问题，与其他开发者交流。

8. **持续学习**：随着技术的发展，定期查看新版本更新和学习新技术。

记住，自学编程需要耐心和实践。不要害怕犯错误，从错误中学习并不断改进。祝你学习Python愉快！
31、机器学习描述的是使用在实际数据上训练的模型来进行预测的系统。
32、如今，机器学习几乎被应用于所有领域。其中包括医学诊断、面部识别、天气预报和图像处理。
33、不编写代码也可以使用机器学习，但构建新系统通常需要编程。
34、Python是机器学习中最常用的语言。编写机器学习系统的工程师经常结合使用Jupyter Notebook和Python。
35、机器学习通常被分为监督式机器学习和无监督式机器学习。在监督式机器学习中，
36、机器学习是当今发展最快和最受欢迎的计算机科学职业之一，不断发展和演变中。
37、机器学习是人工智能更广泛范畴中的一个较小部分。虽然人工智能泛指任何“智能机器”，但它包括许多不同的子领域，如机器学习就是其中之一。机器学习专注于让计算机系统从数据中自动学习和改进，而无需明确编程。它利用统计分析和算法来识别模式、做出预测和执行任务，通常在大量数据处理中发挥关键作用。通过不断迭代和优化，机器学习模型能够随着时间的推移变得更聪明，解决复杂的问题。
38、一个机器学习工程师需要是一名极其熟练的程序员，对计算机科学、数学和数据科学有深入的理解。
39、”Python机器学习与深度学习：结合数据分析、人工智能、面向对象编程和Python项目”

要求

1、项目文件和课程文档：Python、机器学习、深度学习、面向对象编程。
2、关于Python编程的常见问题FAQ
3、掌握Python编程技能是加分项。
4、数学技能将提升你的理解力。
5、能够下载并安装所有用于实践所需的免费软件和工具。
6、强大的职业道德，乐于学习的态度，以及对数字世界背后充满的热情。
7、只有你，你的电脑，以及你现在就开始的决心！
8、Python编程语言基础知识
9、在”机器学习A-Z课程”中使用的免费软件和工具。
10、学习机器学习的决心和耐心。
11、对机器学习Python的好奇心
12、渴望学习Python
13、渴望在Python机器学习领域工作。
14、渴望学习Python 3
15、渴望学习numpy
16、渴望学习numpy、Python、机器学习和深度学习。
17、渴望使用Python、NumPy、Python深度学习和Python机器学习来学习人工智能。

课程介绍

你好，
欢迎来到“Python编程：机器学习、深度学习| Python”课程

这门课程涵盖了Python、机器学习、数据分析、初学者入门、Python在机器学习中的应用、Python编程进阶以及深度学习。课程内容包括Python机器学习和深度学习，人工智能、面向对象编程（OOP）和Python项目实践。

本课程提供全面的实战深度学习教程，从零开始学习Python 3，帮助你成为Python编程高手。

OAK学院的Python导师在软件开发和数据分析等领域拥有专业知识，他们以其高效且友好的教学方式而闻名，适合所有水平的学生。

无论你在机器学习、金融领域工作，还是从事Web开发或数据科学，掌握Python都是非常重要的技能。Python简洁的语法特别适合桌面应用、Web开发和商业应用。Python的设计哲学强调代码的可读性和易用性，其核心编程语言简洁，标准库丰富。实际上，Python庞大的库是其最大的优势之一，为程序员提供了适用于多种任务的不同工具。

机器学习不仅用于短信预测或智能手机语音识别，它正不断应用于新行业和新问题中。无论你是市场营销人员、游戏设计师还是程序员，本课程都能帮助你将机器学习应用到工作中。

很难想象没有机器学习的生活，如预测文本、电子邮件过滤和像Amazon Alexa和iPhone Siri这样的虚拟个人助手，都依赖于机器学习算法和数学模型。在本课程中，我们将从基础开始，一路深入“深度学习”。

课程内容包括：

– 学习深度学习的基础概念
– 了解Python和NumPy库的基础知识
– 探索Python机器学习的历史
– 学习机器学习概念、工作流程、模型和算法，以及神经网络的概念
– 学习人工神经网络和Keras、TensorFlow等库
– 深入理解卷积神经网络和循环神经网络（RNN）、长短期记忆（LSTM）
– 掌握迁移学习和强化学习
– 最后，通过实际项目来巩固所学知识

在课程中，我们将从头开始，通过实例演示深入学习“深度学习”。

课程还将涵盖机器学习的逻辑，如模型和算法、数据收集、预处理、模型训练和测试等。

在开始课程之前，我们会介绍适合开发深度学习项目的环境。

课程内容包括：

– Python和其库Numpy的基础知识
– 人工智能、机器学习和深度学习的定义
– 机器学习历史
– 图灵机和图灵测试
– 机器学习逻辑，包括模型理解、算法选择和模型训练
– 人工神经网络及其相关主题

最后，我们将完成四个不同的项目，以加深对所学内容的理解。

机器学习是什么？
机器学习是使用训练数据构建模型进行预测的技术。例如，要创建一个能识别图片中猫的系统，我们会收集大量图片训练模型。模型会学习与猫相关的图像模式，在遇到新图片时可以做出预测。即使是简单的线性拟合并用其做预测也属于机器学习范畴。

机器学习的应用广泛，包括医学诊断、面部识别、天气预报、图像处理等。任何需要模式识别、预测和分析的场景，机器学习都有用武之地。当应用于新兴行业时，机器学习通常是颠覆性的技术。通过数据，可以利用机器学习发现复杂模式并作出高精度预测。

机器学习需要编程吗？
不编程也可以使用机器学习进行数据科学，但构建新系统通常需要编码。例如，亚马逊的Rekognition服务可通过网页上传图片，自动识别其中的物体，无需编程。然而，开发机器学习系统涉及编写Python代码训练、调整和部署模型。数据预处理通常需要编写代码，机器学习从业者的主要工作之一是清洗训练数据，并进行特征工程，以找到合适的数据和准备方式。

哪种语言最适合机器学习？
Python是当前机器学习中最常用的语言，工程师们常结合Jupyter Notebook使用Python进行系统开发。Jupyter Notebook是一个允许实时交互的Web应用程序，便于实验和分享代码、公式等内容。机器学习涉及试验和错误，以找出最佳的超参数和特征工程方法，Python这样的开发环境非常有用。除了Python，Tensorflow提供C++接口，C#有ML.NET，Scala和Java有时与Apache Spark结合用于处理大规模数据。

机器学习有哪些类型？
机器学习主要分为监督学习和无监督学习。在监督学习中，我们使用标记数据训练模型。无监督学习则在未标记数据中寻找模式，如聚类分析。有许多不同的无监督学习技术可供选择。

机器学习是一个好职业吗？
Python机器学习是当今增长最快、最受欢迎的计算机科学职业之一。它不断发展，可以应用于多个行业，如物流、医疗保健等。机器学习工程师致力于创建能更好地识别模式和解决问题的人工智能。随着技术的发展，这个领域竞争激烈，但通过认证、培训营、代码提交和实践经验，可以脱颖而出。

机器学习和人工智能有什么区别？
机器学习是人工智能的一个子集，它描述了AI如何通过学习获取信息并做决策。通过机器学习，应用可以从数据中自主学习，而无需用户明确提供信息，这是迈向真正人工智能的重要一步。在机器学习应用中，AI基于输入数据学习预期和预测，但仍有局限性，需要确保AI接收正确的信息，并能正确分析。

机器学习工程师应具备哪些技能？
成为一名Python机器学习工程师，需要深厚的计算机科学、数学、数据科学和人工智能理论知识。他们需精通复杂的代码和程序设计，Python和R是该领域的热门语言。

什么是Python？
Python是一种通用、面向对象的高级编程语言，适用于人工智能、金融、Web开发和数据科学等多个领域。其简洁的语法适合桌面、Web和商业应用。Python的设计注重可读性和易用性，坚持单一清晰的编程方式，标准库丰富。Python的核心编程语言小而精，库提供了各种工具，适应多种任务。

Python和R有何区别？
Python和R都是数据科学中流行的工具。选择两者取决于你的具体需求。Python对初学者友好，跨学科适用，语法严格，处理大数据速度快。R则拥有超过10,000个数据处理包，图形制作能力强，统计建模出色，学术界、医疗和金融领域更常见。

Python是面向对象的吗？
Python是一种多范式语言，支持多种编程方法，包括过程式、函数式和面向对象。在面向对象编程中，开发者通过创建代码中的Python对象来模拟现实世界的对象，这些对象包含数据和功能。要创建Python对象，你需要定义类，类可以看作模板，创建多个对象。类有属性表示数据，方法添加功能，如汽车类可能有颜色、速度和座位属性，以及驾驶、转向和停车的方法。

Python的局限性是什么？
作为广泛使用的通用语言，Python有一些局限性。由于它是解释型、动态类型的，相比编译型、静态类型的语言（如C），运行速度较慢。Python的动态类型系统占用更多内存，不适合内存密集型应用。Python的虚拟机单线程运行，限制了并发能力。虽然Python在某些游戏开发方面流行，但其较高的内存和CPU消耗限制了高质量3D游戏开发。随着硬件的进步，Python的性能限制变得越来越不重要。

Python如何使用？
Python是一种广泛应用的通用语言，覆盖众多行业和平台。它常用于脚本编写，自动化后台任务，许多Linux系统的预装脚本就是Python写的。Python在机器学习、数据分析、可视化和数据科学中很受欢迎，因其简洁语法便于快速构建实用应用。此外，Python可用于开发桌面应用、Web应用（如Flask和Django）和移动应用（通过第三方库Kivy）。

哪些工作使用Python？
Python在很多行业和编程领域都很流行。DevOps工程师使用Python部署网站和服务器；Web开发者使用Python构建Web应用，常用框架有Flask和Django；数据科学家和分析师用Python建立机器学习模型、生成可视化和分析大数据；金融顾问和量化分析师利用Python预测市场和管理资金；数据记者用Python处理信息，创作故事；机器学习工程师开发神经网络和人工智能系统。

如何自学Python？
Python语法简单，适合初学者。自学时，首先要熟悉语法，但不需要一开始就完全掌握，边做项目边学习。根据使用目的，找一本教程、书籍或在线课程，通过构建符合目标的应用来学习。如果你打算开发游戏，学习Python游戏开发；如果做Web应用，有很多课程可以选择。Udemy上有丰富的在线资源供你入门。

什么是数据科学？
如今，数据量激增，但单纯的数据无法揭示世界。数据科学运用算法理解原始数据，它关注预测而非传统数据分析。数据科学通过机器学习处理大量数据，发现模式并预测趋势。它涉及数据准备、分析和处理，借鉴多个科学领域，是一个持续发展的科学，通过创建新算法验证现有方法。

数据科学家做什么？
数据科学家利用机器学习挖掘大量数据中的隐藏模式，解决实际问题。他们需要完成一系列步骤：确定问题、获取所需数据、清理数据、构建模型、测试、优化并部署。数据科学家需要精通统计分析和数学，熟悉机器学习工具，了解数据库（包括SQL和NoSQL），以及至少一种编程语言，如Python或R。

数据科学最常用的编程语言是什么？
Python是数据科学的首选编程语言，拥有丰富的库。R也很受欢迎，尤其在统计分析方面。SQL用于关系型数据库查询，数据科学家处理大量数据时会用到。其他语言如Java、C++、JavaScript和Scala也有应用，但

Python因其易用性和强大的数据分析能力而在数据科学领域占据主导地位。数据科学家利用Python进行数据清洗、探索性数据分析、构建和训练机器学习模型，以及创建可视化报告。

“探索’Python编程：机器学习、深度学习| Python’课程，从基础到进阶，学习Python 3、机器学习算法、深度学习核心技术。OAK学院的专业导师带你领略Python在数据分析、人工智能和实战项目中的威力，无论你是初学者还是专业人士，都将助你成为Python编程与机器学习领域的专家。”