Last Call：Python机器学习暑期北京现场班_陈强老师亲授

主要观点总结

本文介绍了陈强老师即将在2024年7月18-21日于北京举办的“机器学习及Python应用”四天现场班的课程内容、授课安排、授课方式以及课程特色等信息。文章还列出了部分学员对陈强老师课程的反馈评价。

关键观点总结

关键观点1: 课程内容

课程涵盖机器学习引论、Python语言快速入门、数学回顾、线性回归、逻辑回归、多项逻辑回归、惩罚回归、K近邻法、决策树、随机森林、提升法、支持向量机、人工神经网络等内容。

关键观点2: 授课安排

陈强老师现场班授课时间为2024年7月18-21日，每天上午9:00-12:00，下午2:00-5:00，设有答疑时间。授课地点在北京市，提供交通住宿指南。

关键观点3: 课程特色

课程最大特色在于“一站式服务”，从机器学习的原理、数学推导，到Python语言命令与经典案例，精心设计、丝丝入扣，理论联系实操，让学员迅速理解机器学习的精髓，并掌握最流行的Python语言操作。

关键观点4: 学员反馈

学员对陈强老师的课程反馈评价很高，认为老师经验丰富、激情与魅力，擅长化繁为简、直指人心，让学员们迅速上手新知识与技能。往期学员表示收获满满，期待机器学习新书的出版。

文章预览

2024年暑期将至，你的计划是什么？ 你有多久没有系统地更新知识了？ 每次别人谈起机器学习与人工智能 你若总是云里雾里，这种状况还要持续多久？ 机器学习早期为人工智能的分支，后来也有不少统计学家加入，最近一、二十年因为其预测精度迅速提高而走红，并在业界有着广泛的应用。 可以预见，在未来三十年，几乎所有行业都会因机器学习的深刻冲击而改变。 MIT名誉校长Eric Grimson曾预言，机器学习会成为像Word一样的工具。而谁先掌握此工具，则可占得先机，成为时代的弄潮儿（至少不会落伍）。 或许你觉得机器学习（Machine Learning）对于你并没有什么实际用途。 但事实上，至少已经有两波机器学习的大潮席卷了经管学科。 第一波是以 LASSO 为代表的高维回归、惩罚回归 第二波为以决策树与随机森林(Random Forest)为代表的新型非参数回归与 ………………………………