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Python 编程：机器学习、深度学习
Python 机器学习和 Python 深度学习与数据分析、人工智能、OOP 和 Python 项目
你将会学到的
- Python 及其库 Numpy 的基础知识
- 什么是人工智能、机器学习和深度学习
- 机器学习和 python 编程的历史
- 图灵机和图灵测试
- 机器学习的逻辑，例如机器学习模型和算法，收集数据，数据预处理，训练和测试模型等。
- 什么是人工神经网络 (ANN)
- 神经网络的解剖
- 张量运算
- Udemy 的 Python 讲师专攻从软件开发到数据分析的方方面面，并以其高效而著称。
- 机器学习不仅对预测短信或智能手机语音识别有用。机器学习不断被应用到新的行业。
- NN的引擎
- 难的
- TensorFlow 与 python 编程
- 卷积神经网络
- 循环神经网络和 LTSM
- 使用 Python 编程进行迁移学习
- Udemy 的 Python 讲师专攻从软件开发到数据分析的方方面面，并以其高效而著称。
- Python（python编程）
- 机器学习、python机器学习
- 深度学习、python深度学习
- 使用 Python 进行机器学习
- Python 编程
- 使用 Python 进行深度学习
- OAK Academy 的 Python 讲师专攻从软件开发到数据分析的方方面面，并以其高效而著称。
- Python 是一种通用的、面向对象的高级编程语言。
- Python 是一种多范式语言，这意味着它支持多种编程方法。以及过程和函数式编程风格
- Python 是一种广泛使用的通用编程语言，但它有一些局限性。因为 Python 是一种解释型、动态类型的语言
- Python 是一种通用编程语言，广泛用于许多行业和平台。Python 的一种常见用途是脚本，这意味着自动化任务。
- Python 是一种流行的语言，在许多行业和许多编程学科中都使用。DevOps 工程师使用 Python 编写网站脚本。
- Python 具有简单的语法，使其成为初学者学习的优秀编程语言。想要自学Python，首先要熟悉
- 机器学习描述了使用基于真实数据训练的模型进行预测的系统。
- 机器学习如今已应用于几乎所有领域。这包括医疗诊断、面部识别、天气预报、图像处理。
- 无需编码即可使用机器学习，但构建新系统通常需要代码。
- Python 是机器学习中最常用的语言。编写机器学习系统的工程师经常同时使用 Jupyter Notebooks 和 Python。
- 机器学习一般分为有监督机器学习和无监督机器学习。在监督机器学习中。
- 机器学习是当今发展最快和流行的计算机科学职业之一。不断地成长和发展。
- 机器学习是更广泛的人工智能的一个较小的子集。虽然人工智能描述了任何“智能机器”
- 机器学习工程师需要是一位非常称职的程序员，对计算机科学、数学、数据科学有深入的了解。
- Python 机器学习和 Python 深度学习与数据分析、人工智能、OOP 和 Python 项目
More……
课程内容
12 个章节 • 63 个讲座 • 总时长 11 小时 7 分钟展开所有章节
Python 编程深度学习简介3 个讲座 • 9 分钟
数据科学：为 Mac 和 Windows 设置 Python2 个讲座 • 11 分钟
Python 编程基础10 个讲座 • 1 小时 41 分钟
面向对象编程 (OOP)5 个讲座 • 34 分钟
Numpy 库9 个讲座 • 1 小时 52 分钟
机器学习18 个讲座 • 2 小时 56 分钟
人工神经网络8 个讲座 • 1 小时 32 分钟
卷积神经网络 (CNN)1 个讲座 • 15 分钟
循环神经网络和 LTSM1 个讲座 • 13 分钟
使用 Python 进行迁移学习1 个讲座 • 16 分钟
项目：Python、机器学习、深度学习、人工智能4 个讲座 • 1 小时 23 分钟
机器学习 Python 奖励1 个讲座 • 6 分钟
要求
- Python 编码技能是一个加分项
- 数学技能将提高你的理解力
- 能够下载和安装练习所需的所有免费软件和工具
- 强烈的职业道德、学习意愿和对数字世界后门的兴奋
- 只有你、你的计算机和你现在开始的雄心壮志！
- Python编程语言基础知识
- 机器学习 az 课程中使用的免费软件和工具
- 决心学习机器学习和耐心。
- 对机器学习 python 的好奇心
- 渴望学习 Python
- 渴望从事python机器学习工作
- 渴望学习 Python 3
- 想学习numpy
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说明
大家好，
欢迎来到《Python 编程：机器学习、深度学习 | Python”课程。
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Python 机器学习和 Python 深度学习与数据分析、人工智能、OOP 和 Python 项目
使用 Python 完成动手深度学习教程。学习机器学习 Python，在 Python 3 中从零到英雄
OAK 学院的
Python讲师专攻从软件开发到数据分析的方方面面，并以对各级学生的有效、友好指导而闻名。无论你从事机器学习或金融工作，还是从事Web 开发或数据科学职业，Python都是你可以学习的最重要的技能之一。Python 的简单语法特别适用于桌面、Web 和商业应用程序。Python 的设计理念强调可读性和可用性。Python
开发的前提是应该只有一种方式（最好是一种明显的方式）来做事，这种哲学导致了严格的代码标准化水平。核心编程语言很小，标准库也很大。事实上，Python 的大型库是其最大的好处之一，它为程序员提供了适合许多不同任务的各种不同工具。
机器学习不仅对预测短信或智能手机语音识别有用。机器学习不断被应用于新行业和新问题。无论你是营销人员、视频游戏设计师还是程序员，本课程都可以帮助你将机器学习应用到你的工作中。
很难想象没有机器学习我们的生活。预测短信、电子邮件过滤和虚拟个人助理（如亚马逊的 Alexa 和 iPhone 的 Siri）都是基于机器学习算法和数学模型运行的技术。Python 编程：机器学习深度学习 | python，python编程：机器学习深度学习，机器学习python，深度学习，机器学习，python深度学习，python编程机器学习深度学习，python编程机器学习，橡树学院，python
在本课程中，我们将了解什么是深度学习以及它是如何工作的。
本课程适合所有对数据科学中的机器学习和深度学习概念感兴趣的人。
首先，在本课程中，我们将学习Python和Numpy库的一些基础知识。这些是我们深度学习之旅的第一步。之后，我们将参观一下机器学习 Python 的历史。然后我们将到达我们的下一站。Python 编程中的机器学习。在这里，我们学习机器学习概念、机器学习工作流、模型和算法，以及什么是神经网络概念。之后我们到达我们的下一站。人工神经网络。现在我们的旅程变成了冒险。在这次冒险中，我们将进入Keras世界，然后退出Tensorflow世界。然后我们将尝试理解卷积神经网络概念。但我们的旅程不会结束。然后我们将到达递归神经网络和LTSM。我们来看看他们。一段时间后，我们将讨论迁移学习的概念。然后我们到达我们的最终目的地。Python 训练营中的项目。我们的游乐园。在这里，我们将利用我们在旅途中学到的信息制作一些有趣的机器学习模型。
在本课程中，我们将从头开始，通过示例一直到“深度学习”的结尾。
机器学习的逻辑，例如机器学习模型和算法，收集数据，数据预处理，训练和测试模型等。
在开始本课程之前，我们将了解可以使用哪些环境来开发深度学习项目。
在课程中，你将学习：
- Python 及其库 Numpy 的基础知识
- 什么是人工智能 (Ai)、机器学习和深度学习
- 机器学习的历史
- 图灵机和图灵测试
- 机器学习的逻辑，例如
- 了解机器学习模型
- 机器学习模型和算法
- 收集数据
- 数据预处理
- 选择正确的算法和模型
- 训练和测试模型
- 评估
- 具有这些主题的人工神经网络
- 什么是人工神经网络
- 神经网络的解剖
- 张量运算
- NN的引擎
- 难的
- 张量流
- 卷积神经网络
- 循环神经网络和 LTSM
- 迁移学习
- 强化学习
最后，我们将制作四个不同的项目来巩固我们所学的知识。
什么是机器学习？
机器学习描述了使用基于真实数据训练的模型进行预测的系统。例如，假设我们要构建一个可以识别照片中是否有猫的系统。我们首先组装许多图片来训练我们的机器学习模型。在这个训练阶段，我们将图片以及它们是否包含猫的信息一起输入到模型中。在训练时，模型会学习图像中与猫最密切相关的模式。然后，该模型可以使用在训练期间学习到的模式来预测它输入的新图像是否包含猫。在这个特定的示例中，我们可能会使用神经网络来学习这些模式，但机器学习可以比这简单得多。甚至将一条线拟合到一组观察到的数据点，并使用该线进行新的预测，
机器学习有什么用？
如今，机器学习 az几乎已应用于每个领域。这包括医疗诊断、面部识别、天气预报、图像处理等。在模式识别、预测和分析至关重要的任何情况下，机器学习都可以使用。当应用于新行业和利基市场时，机器学习通常是一种颠覆性技术。机器学习工程师可以找到应用机器学习技术来优化和自动化现有流程的新方法。有了正确的数据，你可以使用机器学习技术来识别极其复杂的模式并产生高度准确的预测。
机器学习需要编码吗？
可以使用机器学习数据科学无需编码，但构建新系统通常需要代码。例如，亚马逊的 Rekognition 服务允许你通过网络浏览器上传图像，然后识别图像中的对象。这使用预训练模型，无需编码。然而，开发机器学习系统需要编写一些Python用于训练、调整和部署模型的代码。很难避免编写代码来预处理输入模型的数据。机器学习从业者所做的大部分工作都涉及清理用于训练机器的数据。他们还执行“特征工程”以查找要使用的数据以及如何准备将其用于机器学习模型。AutoML 和 SageMaker 等工具可以自动调整模型。通常只有几行代码可以训练模型并从中进行预测
机器学习的最佳语言是什么？Python 是使用 python 进行机器学习
的最常用语言。编写机器学习系统的工程师经常同时使用 Jupyter Notebooks 和 Python。Jupyter Notebooks 是一个 Web 应用程序，它允许通过创建和共享包含实时代码、方程式等的文档来进行实验。机器学习涉及反复试验，以查看哪些超参数和特征工程选择最有效。拥有 Python 之类的开发环境很有用，这样你就无需在每次运行之前编译和打包代码。Python 并不是机器学习的唯一语言选择。Tensorflow 是用于开发神经网络的流行框架，并提供 C++ API。有完整的机器学习称为 ML 的 C# 框架。网。Scala 或 Java 有时与 Apache Spark 一起使用，以构建能够摄取大量数据集的机器学习系统。
机器学习有哪些不同类型？
机器学习一般分为有监督机器学习和无监督机器学习。在监督机器学习中，我们在标记数据上训练机器学习模型。例如，用于检测垃圾邮件的算法可能会接收数千个标记为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”的电子邮件地址。然后，经过训练的模型甚至可以从从未见过的数据中识别出新的垃圾邮件。在无监督学习中，机器学习模型在非结构化数据中寻找模式。一种类型的无监督学习是聚类。在这个例子中，模型可以通过研究他们的剧本或演员来识别相似的电影，然后将这些电影组合成流派。这个无监督模型没有经过训练，无法知道电影属于哪种类型。相反，它通过研究电影本身的属性来学习类型。
机器学习是个好职业吗？
机器学习 python是当今发展最快和流行的计算机科学职业之一。随着机器学习的不断发展和发展，你可以将机器学习应用于各种行业，从运输和履行到医学科学。机器学习工程师致力于创造能够更好地识别模式和解决问题的人工智能。机器学习学科经常处理尖端的颠覆性技术。然而，由于它已成为一种流行的职业选择，它也可以具有竞争力。有抱负的机器学习工程师可以通过认证、新兵训练营、代码库提交和实践经验在竞争中脱颖而出。
机器学习和人工智能有什么区别？
机器学习是更广泛的人工智能的一个较小的子集。虽然人工智能描述了任何可以获取信息并做出决策的“智能机器”，但机器学习描述了一种可以这样做的方法。通过机器学习，应用程序可以在无需用户明确提供信息的情况下获取知识。这是迈向“真正的人工智能”的第一步和早期步骤之一，对许多实际应用非常有用。在机器学习应用程序中，向 AI 提供信息集。它从这些信息集中学习期望什么和预测什么。但它仍然有局限性。机器学习工程师必须确保向 AI 提供正确的信息，并且可以使用其逻辑正确分析该信息。
机器学习工程师应该知道哪些技能？
python 机器学习工程师需要成为一名非常称职的程序员，对计算机科学、数学、数据科学和人工智能理论有深入的了解。机器学习工程师必须能够深入挖掘复杂的应用程序及其编程。与其他学科一样，有入门级的机器学习工程师和具有高水平专业知识的机器学习工程师。Python 和 R 是机器学习领域最流行的两种语言。
什么是蟒蛇？
机器学习 python是一种通用的、面向对象的高级编程语言。无论你是从事人工智能或金融领域的工作，还是从事 Web 开发或数据科学领域的工作，Python 训练营都是你可以学习的最重要的技能之一。Python 的简单语法特别适用于桌面、Web 和商业应用程序。Python 的设计理念强调可读性和可用性。Python 的开发前提是应该只有一种方式（最好是一种显而易见的方式）来做事，这种哲学导致了严格的代码标准化水平。核心编程语言很小，标准库也很大。事实上，Python 的大型库是其最大的好处之一，它为程序员提供了适合各种任务的不同工具。
Python 与 R：有什么区别？
Python 和 R 是当今最流行的两种编程工具。在数据科学中选择 Python 和 R 时，你需要考虑你的特定需求。一方面，Python 对于初学者来说相对容易学习，适用于许多学科，语法严格，可以帮助你成为更好的编码人员，并且可以快速处理大型数据集。另一方面，R 拥有超过 10,000 个数据处理包，能够轻松制作出版质量的图形，拥有卓越的统计建模能力，在学术界、医疗保健和金融领域得到更广泛的应用。
Python 是面向对象的，这意味着什么？
Python 是一种多范式语言，这意味着它支持许多数据分析编程方法。除了过程式和函数式编程风格，Python还支持面向对象的编程风格。在面向对象编程中，开发人员通过在代表现实世界中的对象的代码中创建 Python 对象来完成编程项目。这些对象可以包含真实世界对象的数据和功能。要在 Python 中生成对象，你需要一个类。你可以将类视为模板。你创建一次模板，然后使用该模板创建所需数量的对象。Python 类具有表示添加功能的数据和方法的属性。代表汽车的类可能具有颜色、速度和座椅等属性以及驾驶、转向和停止等方法。
Python的局限性是什么？
Python 是一种广泛使用的通用编程语言，但它有一些局限性。因为机器学习中的 Python是一种解释的、动态类型的语言，与编译的、静态类型的语言（如 C）相比，它的速度很慢。因此，当速度不那么重要时，Python 很有用。Python 的动态类型系统也使得它比其他一些编程语言使用更多的内存，因此它不适合内存密集型应用程序。运行 Python 代码的 Python 虚拟引擎运行单线程，这使得并发性成为编程语言的另一个限制。尽管 Python 在某些类型的游戏开发中很受欢迎，但其较高的内存和 CPU 使用率限制了其在高质量 3D 游戏开发中的使用。话虽如此，计算机硬件越来越好，而 Python 的速度和内存限制越来越不重要。
Python是如何使用的？
Python 是一种通用编程语言，广泛用于许多行业和平台。Python 的一种常见用途是脚本，这意味着在后台自动执行任务。Linux 操作系统附带的许多脚本都是 Python 脚本。Python 也是机器学习、数据分析、数据可视化和数据科学的流行语言，因为其简单的语法可以轻松快速地构建真正的应用程序。你可以使用 Python 创建桌面应用程序。许多开发者使用它来编写Linux桌面应用程序，它也是Web和游戏开发的绝佳选择。Flask 和 Django 等 Python Web 框架是开发 Web 应用程序的流行选择。最近，Python 也被用作通过 Kivy 第三方库进行移动开发的语言。
哪些工作使用 Python？
Python 是一种流行的语言，在许多行业和许多编程学科中都使用。DevOps 工程师使用 Python 编写网站和服务器部署脚本。Web 开发人员使用 Python 构建 Web 应用程序，通常使用 Python 流行的 Web 框架之一，如 Flask 或 Django。数据科学家和数据分析师使用 Python 构建机器学习模型、生成数据可视化和分析大数据。财务顾问和 quants（量化分析师）使用 Python 来预测市场和管理资金。数据记者使用 Python 对信息进行分类并创建故事。机器学习工程师使用 Python 开发神经网络和人工智能系统。
我如何自学 Python？
Python 具有简单的语法，使其成为初学者学习的优秀编程语言。要自学 Python，首先必须熟悉语法。但是你只需要了解一点 Python 语法就可以开始编写真正的代码；你会在你去的时候拿起剩下的。根据使用它的目的，你可以找到一个好的 Python 教程、书籍或课程，通过构建符合你目标的完整应用程序来教你编程语言。如果你想开发游戏，那就学习 Python 游戏开发。如果你要构建 Web 应用程序，你也可以找到许多可以教给你的课程。如果你想自学 Python，Udemy 的在线课程是一个很好的起点。
什么是数据科学？
我们拥有比以往更多的数据。但仅凭数据并不能告诉我们太多关于我们周围世界的信息。我们需要解释信息并发现隐藏的模式。这就是数据科学的用武之地。数据科学使用算法来理解原始数据。数据科学与传统数据分析的主要区别在于其侧重于预测。数据科学旨在发现数据中的模式并使用这些模式来预测未来的数据。它利用机器学习来处理大量数据、发现模式和预测趋势。数据科学包括准备、分析和处理数据。它借鉴了许多科学领域，作为一门科学，它通过创建新算法来分析数据和验证当前方法而取得进展。
数据科学家做什么的？
数据科学家使用机器学习来发现大量原始数据中的隐藏模式，以阐明实际问题。这需要几个步骤。首先，他们必须确定一个合适的问题。接下来，他们确定解决这种情况需要哪些数据，并弄清楚如何获取数据。一旦他们获得数据，他们需要清理数据。数据可能格式不正确，可能包含其他不必要的数据，可能缺少条目，或者某些数据可能不正确。因此，数据科学家必须在分析数据之前确保数据是干净的。为了分析数据，他们使用机器学习技术来构建模型。一旦他们创建了一个模型，他们就会对其进行测试、改进并最终将其投入生产。
数据科学最流行的编码语言是什么？
Python 是数据科学领域最流行的编程语言。它是一种通用语言，有很多可用的库。它也是一门很好的初学者语言。R也很受欢迎；但是，它更复杂，专为统计分析而设计。如果你想专攻统计分析，这可能是一个不错的选择。你将想了解 Python 或 R 和 SQL。SQL 是一种为关系数据库设计的查询语言。数据科学家处理大量数据，他们将大量数据存储在关系数据库中。这是三种最常用的编程语言。还使用了其他语言，例如 Java、C++、JavaScript 和 Scala，尽管使用较少。如果你已经具备这些语言的背景，则可以探索这些语言中可用的工具。但是，如果你已经了解另一种编程语言，
成为一名数据科学家需要多长时间？
当然，这个答案各不相同。你花在学习新技能上的时间越多，你学得越快。这也取决于你的起点。如果你已经在数学和统计学方面打下了坚实的基础，那么你需要学习的东西就会更少。如果你没有统计学或高等数学背景，你仍然可以成为一名数据科学家；只是需要更长的时间。数据科学需要终身学习，所以你永远不会真正完成学习。一个更好的问题可能是，“我如何判断我是否知道足以成为一名数据科学家？” 挑战自己使用开放数据完成数据科学项目。你练习得越多，你就会学得越多，你就会变得越自信。一旦你有几个项目，你就可以像数据科学家一样指出你的技能组合的好例子，
我如何自学数据科学？
只要你保持专注和积极性，就可以自学数据科学。幸运的是，有很多在线课程和训练营可供使用。首先确定你对数据科学的兴趣所在。如果你倾向于可视化，请开始了解它们。从让你兴奋的事情开始，会激励你迈出第一步。如果你不确定要从哪里开始，请尝试从学习 Python 开始。这是对编程语言的极好介绍，对数据科学家很有用。首先阅读有关你选择的主题的教程或 Udemy 课程。一旦你在感兴趣的技能方面建立了基础，与该领域的人交谈会有所帮助。找出雇主正在寻找的技能并继续学习这些技能。自学时，
数据科学需要编码吗？
陪审团仍然在这个问题上。有些人认为不知道如何编码就可以成为数据科学家，但其他人不同意。该领域已经开发和优化了许多算法。你可能会争辩说，理解如何使用算法比如何自己编写代码更重要。随着该领域的发展，可以使用更多平台来自动化大部分流程。但是，就目前而言，雇主主要寻找可以编码的人，而你需要基本的编程技能。数据科学家的角色正在不断发展，因此未来可能并非如此。最好的建议是找到适合你技能的路径。
数据科学家应该知道哪些技能？
数据科学家需要许多技能。他们需要对统计分析和数学有深刻的理解，这是数据科学的重要支柱。对这些概念的良好理解将帮助你理解数据科学的基本前提。熟悉机器学习也很重要。机器学习是在大型数据集中寻找模式的宝贵工具。要管理大型数据集，数据科学家必须熟悉数据库。结构化查询语言 (SQL) 是数据科学家必备的技能。但是，非关系数据库 (NoSQL) 越来越受欢迎，因此对数据库结构有更深入的了解是有益的。数据科学中占主导地位的编程语言是 Python——尽管 R 也很流行。至少以其中一种语言为基础是一个很好的起点。最后，为了交流发现，数据科学家需要可视化知识。数据可视化使他们能够以可访问的方式共享复杂的数据。
数据科学是一个好职业吗？
对数据科学家的需求正在增长。我们不仅有数据科学家；还有数据科学家。我们有数据工程师、数据管理员和分析经理。这些工作的薪水通常也不错。这可能会让你想知道这对你来说是否是一个有前途的职业。更好地了解数据科学家所做的工作类型可以帮助你了解它是否适合你。首先，你必须进行分析思考。数据科学是关于通过数据更深入地了解信息。你是否对信息进行事实核查并喜欢深入研究统计数据？尽管实际工作可能相当技术性，但仍需要就调查结果进行交流。你能向没有技术背景的人解释复杂的发现吗？许多数据科学家在跨职能团队中工作，必须与背景迥异的人分享他们的结果。如果这听起来像是一个很棒的工作环境，那么这对你来说可能是一个很有前途的职业。
大多数程序员会选择以特定语言学习面向对象的编程范式。这就是为什么 Udemy 提供了大量针对特定语言（如 Java、C# 和 Python）量身定制的顶级 OOP 课程。
了解有关面向对象编程的更多信息
面向对象编程 (OOP) 是一种计算机编程范式，其中软件应用程序是通过将现实世界的对象建模为称为类的软件模块来开发的。考虑一个简单的销售点系统，该系统记录从批发经销商处购买的产品和销售给客户的产品。面向对象的语言将通过创建 Product 类、Customer 类、Dealer 类和 Order 类来实现这些要求。所有这些类将一起交互以提供所需的功能，其中每个类都将关注存储自己的数据并执行自己的功能。这是面向对象编程的基本思想，也称为 OOP。
Python 是面向对象的，这意味着什么？
Python 是一种多范式语言，这意味着它支持多种编程方法。除了过程式和函数式编程风格，Python 还支持面向对象的编程风格。在面向对象编程中，开发人员通过在代表现实世界中的对象的代码中创建 Python 对象来完成编程项目。这些对象可以包含真实世界对象的数据和功能。要在 Python 中生成对象，你需要一个类。你可以将类视为模板。你创建一次模板，然后使用该模板创建所需数量的对象。Python 类具有表示添加功能的数据和方法的属性。代表汽车的类可能具有颜色、速度和座椅等属性以及驾驶、转向和停止等方法。
你为什么要参加这门课程？
我们的答案很简单：教学质量。
位于伦敦的OAK Academy是一家在线教育公司。OAK Academy在 Udemy 平台上以英语、葡萄牙语、西班牙语、土耳其语和许多不同的语言提供IT、软件、设计、开发领域的教育，该平台拥有超过1000 小时的视频教育课程。OAK Academy既通过发布新课程增加教育系列数量，又通过升级让学生了解已发布课程的所有创新。
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此课程面向哪些人：
- 任何有编程经验并想学习机器学习和深度学习的人。
- 想要学习机器学习和深度学习的统计学家和数学家。
- 对机器学习和深度学习概念感到好奇的科技极客。
- 想要学习机器学习和深度学习的数据分析师。
- 如果你是其中之一，那么你来对地方了。但请不要忘记。你必须知道一点编码和脚本。
- 任何需要工作过渡的人
- 任何渴望在没有编码背景的情况下学习 Python 以进行数据科学和机器学习训练营的人
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- 想要专注于数据科学和科学计算的 Anaconda Python 环境的人
- 有兴趣在 Python 3 环境中开始数据科学应用的学生
- 想学习深度学习python、机器学习、numpy的人
