sparkpython机器学习（机器学习 python）

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认知与神经科学课程群具体课程：认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程。人工智能***课程群具体课程：《人工智能、社会与人文》、《人工智能哲学基础与***》。

人工智能专业的主要领域是：机器学习人工智能导论（搜索法等）图像识别生物演化论自然语言处理语义网博弈论等。需要的前置课程主要有，信号处理，线性代数，微积分，还有编程（最好有数据结构基础）。

目前，人工智能专业的学习内容课程主要包括：机器学习、人工智能导论(搜索方法等)，图像识别、生物进化理论、自然语言处理、语义网、博弈论等。所需的基础课程主要是信号处理、线性代数、微积分和编程(有数据结构基础)。

人工智能需要学哪些课程基础数学知识：线性代数、概率论、统计学、图论。基础计算机知识：操作系统、linux、网络、编译原理、数据结构、数据库。编程语言基础： C/C++、Python、J***a。

人工智能专业主要学的是核心课程包括：数学、统计、计算机、自动化等，这些学科都属于人工智能专业的核心课程。

第一：硬件保证，首先你应该具备一台电脑，不管是笔记本还是台式，也不管性能高低，性能对前期学习编程几乎无任何影响，就入门来看，操作系统还是首选windwos。第二：有xx语言的入门本书，纸做的，具体xx语言是哪种语言，后面我们再讨论这个问题。

Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。

python语言，是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。

C语言作为最古老的编程语言之一，C依然高居榜首，这归功于其可移植性以及微软、Oracle和苹果等科技巨头***用它。它与几乎所有系统兼容，很适合操作系统和嵌入式系统。0J***a J***a是编程语言的红人。

个人兴趣也是选择学习J***a还是C语言的一个重要因素。在选择编程语言时，应该考虑自己的兴趣和擅长的方向。如果对Web开发、移动应用开发等感兴趣，可以选择学习J***a；如果对底层开发、计算机系统架构等感兴趣，可以选择学习C语言。

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1、此外，数据科学家还需要具备数学、统计学、计算机科学等方面的知识。

2、编程和数据库一般情况下，数据科学家需要拥有程序设计、计算机科学相关的专业背景，处理大数据所需的Hadhop。需要掌握Mahour等大规模的并行处理技术和与机器学习相关的技能。

3、数学功底：微积分是严格要掌握的。不一定要掌握多元微积分，但一元微积分是必须要熟练掌握并使用的。另外线性代数一定要精通，特别是矩阵的运算、向量空间、秩等概念。

4、数据科学家大多要求具备编程、计算机科学相关的专业背景。简单来说，就是对处理大数据所必需的Hadoop、Mahout等大规模并行处理技术与机器学习相关的技能。

现在的研究热点大都用Python实现。Python可以编译到C(通过Cython)，所以可以很好的保护源码。相对于J***a的混淆字节码来说，编译到C之后的Python源码几乎不可能被分析。Python是免费的，虽然用起来比matlab要麻烦。

赛蒙***用机器学习算法，可以自动化地完成数据分析过程，大大提高了分析效率。同时，赛蒙还支持多种数据源，包括数据库、Excel、CSV等，用户可以根据自己的需求选择不同的数据源进行分析。

numpy，scipy，pandas，matplotlib。scikit-learn 前4个库装完就可以吊打MATLAB基础功能了。至于MATLAB里的工具箱，则需要额外找python的库进行扩充。

阶段一：Python开发基础 Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。

需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析。

应用领域是很广泛的，主要有图像识别、博弈论、工智能导论、机器学习等，当然想要在这些领域有所发展，还需要学习一些信号处理、微积分、数据基础结构等等知识内容，保证使用过程中，有一定的理论来支撑。

想学好人工智能，这些一定要学好机器学习首先要学习机器学习算法，这是人工智能的核心，也是重中之重。在学习机器学习算法理论同时，建议大家使用scikit-learn 这个python 机器学习的库，试着完成一些小项目。

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