主要观点总结
本文介绍了陈强老师将于2024年7月18-21日在北京举办的“机器学习及Python应用”四天现场班的课程内容、授课安排、授课方式等信息，以及往期学员的反馈。该课程主要包含机器学习和Python语言的应用，课程特色在于一站式服务，从原理到实操，让学员迅速理解机器学习的精髓，并掌握Python语言操作。
关键观点总结
关键观点1: 课程信息
陈强老师的“机器学习及Python应用”课程，包含机器学习和Python语言的内容，提供四天现场教学，提供从原理到实操的全面学习。
关键观点2: 授课安排
课程时间安排为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。课程内容涵盖机器学习和Python语言的各个方面，包括引论、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。
关键观点3: 课程特色
课程特色在于一站式服务，让学员从机器学习的原理、数学推导，到Python语言命令与经典案例，都能得到精心的指导和帮助。陈强老师特别擅长深入浅出地介绍数据分析原理，深受学生喜爱。
关键观点4: 学员反馈
往期学员对陈强老师的课程反馈良好，认为课程内容丰富、收获很大，并期待陈老师的新书出版。
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
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