为什么那么多人想学Python

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。

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。

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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本篇文章来源于: 菜鸟学Python