前几天，我的一位在普林斯顿大学担任算法科学家的朋友，跟我聊起了他面试谷歌的经历，原以为像他这样的人，去谷歌本是轻而易举的事，但面试结束，他不好意思的告诉我失败了。原因是谷歌面试官让他现场在白板上用python写机器学习算法，长时间的学术研究竟让他一时无从下手。
在程序圈，我们都知道，大量的代码实践是有多么的重要，而在人工智能行业，不仅要精通算法机理，也要有扎实的代码功底。
我们调研了1000+AI工程师，他们的成长路径大概分为这3类：
一部分人在实践中缺法理论支撑，只会盲目调包调参，另一部分人只攻读理论却也忽视了实战。
你是否也处于这样的状态下。报了那么多培训课，想快速掌握机器学习，事实上往往忽视了应该用Python从底层实现代码，才能真正搞懂机器学习。《机器学习实战》就是教你底层原理代码的一本书，这本书想必你们都很熟悉。
来自豆瓣网友的评论
大家一致认为这是本入门极好的书目，对数学基础薄弱的人又特别友好，但这本书全部用Python去实现算法，并含有大量的实战案例，代码比较难懂。
因此我们开设了
在对本书作了详尽研究后，设计了2+1+1的教学模式
经过3个月的系统学习，让缺法实战的人补充实战能力，让数学基础薄弱的人入门机器学习
理论：不调包，从0写起实现主流机器学习算法
代码：导师提供所有基于Python 3的代码
实战：实例详细分解，逐步指导使用算法跑出模型
内容：项目作业+完整的学习笔记+拓展阅读
比赛：手把手带打天池O2O比赛，教你报名+比赛代码讲解+查看成绩
1、导师零距离群内互动
群内学员有问题，导师都会第一时间解答，每周五定时话题讨论，500+学员集体头脑风暴
2、班主任24小时全方位服务
包括学员进度管理、任务更新、交流互动、收集学习反馈、安排直播答疑，全面提升学习体验
3、价值398元知识星球一年学习名额（Python之禅粉丝专属）
按照人工智能学习路径，不同学习阶段共5位AI重量大咖坐镇，为你答疑解惑
4、两大明星特色主题活动
训练营学员内部PK，以真实大赛提交的成绩排名，优胜者现金奖励500-1000元，参与者均发放官方认证证书和纪念品
导师+三强选手+优秀学员一起分享比赛经验
参与朋友圈互动，赠送训练营学习名额
5、阿里云天池官方合作支持
集训营学员可免费使用天池Notebook
成绩好的学员可获得天池官方提供的纪念品
可免费学习历届天池比赛大牛的经验分享
6、高质量同频人脉资源
群内学员60%以上为211及985名校，已有剑桥、牛津、麻省理工、清华、北大硕博士，更有滴滴、华为、网易工程师，不仅可以互动交流，还可获得内推机会。
知识星球1对1提问，12小时之内保证解决问题
微信群讲师+助教+学员高频互动，群友互答
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每月三次统一收集问题直播答疑，系统讲解重难点
老师对认真提交作业的学员进行点评
助教对优质作业进行置顶和打赏，成绩计入排行榜
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阶段结束统一发布参考答案并由助教进行讲解
往届学生在这里都能获得很大的收获
导师：红色石头
北京大学计算机硕士
数据科学及人工智能高级开发工程师
CSDN 博客专家，知乎专栏作者
累计原创文章 100+，累计读者粉丝 20w
01机器学习基础
1.1 Python 基础知识，Numpy、pandas、Matplotlib 等库的简介
1.2 开发环境的搭建：Python3 + Anaconda + Jupyter Notebook
1.3 Jupyter Notebook 使用简介
02k-近邻算法
2.1 k-近邻算法概述
2.2 示例：使用 k-近邻算法改进网站的配对效果
2.3 示例：手写识别系统
03决策树
3.1 决策树的构造
3.2 决策树的构造
3.3 在 Python 中使用 Matplotlib 注解绘制树形图
3.4 测试和存储分类器
3.5 示例：使用决策树预测隐形眼镜类型
04朴素贝叶斯
4.1 基于贝叶斯决策理论的分类方法
4.2 条件概率
4.3 使用条件概率来分类
4.4 使用朴素贝叶斯进行文档分类
4.5 使用 Python 进行文本分类
4.6 示例：使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件
4.7 示例：使用朴素贝叶斯分类器从个人广告中获取区域倾向
05Logistic 回归
5.1 基于 Logistic 回归和 Sigmoid 函数的回归
5.2 基于最优化方法的最佳回归系数确定
5.3 示例：从疝气病症预测病马的死亡率
06支持向量机
6.1 基于最大间隔分隔数据
6.2 寻找最大间隔
6.3 SMO 高效优化算法
6.4 利用完整 Platt SMO 算法加速优化
6.5 在复杂数据上应用核函数
6.6 手写识别问题
比赛：天池O2O数据预测大赛（上）
07利用 AdaBoost 元算法提高分类性能
7.1 基于数据 多重抽样的分类器
7.2 训练算法：基于错误提升分类器的性能
7.3 基于单层决策树构建弱分类器
7.4 完整 AdaBoost 算法的实现
7.5 测试算法：基于 AdaBoost 的分类
7.6 示例：在一个难数据集上应用 AdaBoost
7.7 非均衡分类问题
08预测数值型数据：回归
8.1 用线性回归找到最佳拟合直线
8.2 局部加权线性回归
8.3 示例：预测鲍鱼的年龄
8.4 缩减系数来“理解”数据
8.5 权衡偏差和方差
8.6 示例：预测乐高玩具套装的价格
09树回归
9.1 复杂数据的局部性建模
9.2 连续和离散型特征的树的构建
9.3 将 CART 算法用于回归
9.4 树减枝
9.5 模型树
9.6 示例：树回归于标准回归的比较
9.7 使用 Python 的 Tkinter 库创建 GUI
10利用 K-均值聚类算法对未标注数据分组
10.1 K-均值聚类算法
10.2 使用后处理来提高聚类性能
10.3 二分 K-均值算法
10.4 示例：对地图上的点进行聚类
11使用 Apriori 算法进行关联分析
11.1 关联分析
11.2 Apriori 原理
11.3 使用Apriori 算法来发现频繁集
11.4 从频繁项集中挖掘关联规则
11.5 示例：发现国会投票中的模式
11.6 示例：发现毒蘑菇的相似特征
12使用 FP-growth 算法发现频繁项集
12.1 FP 树：用于编码数据集的有效方式
12.2 构建 FP 树
12.3 从一颗 FP 树中挖掘频繁项集
12.4 示例：在 Twitter 源中发现一些共现词
12.5 示例：从新闻网站点击流中挖掘
13利用 PCA 来简化数据
13.1 降纬技术
13.2 PCA
13.3 示例：利用 PCA 对半导体制造数据降维
14利用 SVD 简化数据
14.1 SVD 的应用
14.2 矩阵分解
14.3 利用 Python 实现 SVD
14.4 基于协调过滤的推荐引擎
14.5 示例：餐馆菜肴推荐引擎
14.6 示例：基于 SVD 的图像压缩
15大数据与 MapReduce
15.1 MapReduce：分布式计算的框架
15.2 Hadoop 流
15.3 在 Amazon 网络服务上运行 Hadoop 程序
15.4 MapReduce 上的机器学习
15.5 在 Python 中使用 mrjob 来自动化 MapReduce
15.6 示例：分布式 SVM 的 Pegasos 算法
15.7 你真的需要 MapReduce 吗？
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报名时间：10月22日-10月30日
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备注：如有任何问题，也请添加班主任微信咨询
Q、课程资料在哪里看？
A、所有的课程资料均会在训练营上传。请大家关注公众号【深度之眼】从菜单进入训练营
Q、报名后可以退款吗？
A、本服务为虚拟内容产品，一经购买，概不退款，敬请谅解。·
Q、可以开具发票吗？
A、可以开具普通发票，请联系微信班主任填写需要的信息即可。
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阅读+复现paper，如何能准确理解作者思路并创造性改进？
上次参与算法推导主题讨论的学员说：一次持续两小时的交流，感觉像学到了三年的经验一样。这句话一点都不夸张。
5000+学习者走过的坑，摸索出来的经验，这一次和盘托出
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时间：10月26日晚8：00开始
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