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高手班，大师班
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监督学习、分类器、预测建模、无监督学习、推荐引擎、文本分析、语音识别、时间序列、图像分析、人脸识别、深度神经网络、高级可视化。
1、数据预处理、标记编码、线性回归、岭回归、多项式回归、估算房价、共享单车需求分布；
2、简单分类器、逻辑回归分类器、朴素贝叶斯分类器、 训练集和测试集、交叉验证、混淆矩阵、性能报告、 评估汽车质量、验证曲线、学习曲线、估算收入阶层；
3、基于 SVM 的线性分类器、基于 SVM 的非线性分类器、 类型数不平衡问题、置信度、**超参数、事件预测器、 估算交通流量；
4、基于 k-means 算法的数据聚类、基于量化矢量的图像压缩、均值漂移聚类模型、基于凝聚层聚类的数据分组、聚类算法评价、基于 DBSCAN 算法的集群数 自动估算、股票数据模式、客户细分模型；
5、数据处理函数包、机器学习流水线、寻找最近邻、KNN 分类器、KNN 回归器、欧式距离分数、皮尔逊 相关系数、相似用户、电影推荐等。
英语表达
使用python（用于任何项目）的最大优点之一是它与日常英语非常相似。这使得用户更容易阅读代码。Python使用的另一个特性是代码的长度。与其他OOP语言相比，Python代码相对较短。
此外，还需要大量的文档。因此，Python的热心社区帮助它简化了世界。
一级馆藏
Python库是它在程序员和AI开发人员中流行的另一个关键原因。库是由不同的源（如pypi）编译的一组模块或单个模块。它还包括一段预先编写的代码，允许用户实现某些功能或执行不同的操作。
机器学习是人工智能的一个重要范畴，需要不断的数据处理。
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Python在learning中列出。这对初中和高中课本来说并不是什么新鲜事。现在它已经成功入侵幼儿园。有网友对这个恶作剧说：看来蟒蛇会陪你从幼儿园到小学！因此，如果你不学python，你很可能在新时代变成“文盲”。尤其是对大学生来说，掌握Python可以作为找到工作的奖励。在过去的三大语言排名中，python在IEEE和pypl中排名第一。Python的百度搜索指数增长了10倍以上。作为人工智能的必要基础，Python有望继续盛行。
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问题是，既然Python有如此光明的未来，那么学习Python要花多少钱？Python练习要花多少钱？
就一线城市而言，它们必然会比非一线城市拥有更多的就业机会、更多的就业机会和更大的人才需求。现在Python人工智能实践的成本一般在15000-20000左右。乍一看，它和它一样贵。事实上，如果你仔细想想，它并不贵。
不要相信线下实习费用低于本计划的机构。它基本上是不可靠的。因为有可靠的实践组织，为了保证教育质量，课程紧跟企业需求，真正的实践项目演练，要聘请教育能力强的优秀教师，教授开发紧跟企业需求、真实可靠的实践项目的课程。投资和成本都非常大，因此有必要对python实践成本进行合理的规划。这样，才能使学生真正学会技能，锻炼技能，才能找到满意的作业。选择一个可靠的Python实践机构对自己负责，不要贪图小便宜。
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当我确定了方向后，下一步就是沿着这个方向构建自己的学习路径图。
这条路径是一条系统的逻辑主线，它会让我知道每个部分需要完成的目标是什么，需要学习哪些知识点，哪些知识暂时不需要。然后在学习的每一部分，我都可以有一些实际的成果输出，利用这些成果形成积极的激励，激励后续的学习。
当我决定学习Python的数据分析知识时，我按照“数据采集→数据处理→数据分析→数据可视化”的数据分析流程，为自己建立了一个学习地图
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