机器学习入门python

您是否想知道开始机器学习需要什么？ 在本文中，我将逐步引导您开始使用进行机器学习。 Python是一种流行的开源编程语言，它是人工智能和其他相关科学领域中最常用的语言之一。 另一方面，机器学习（ML）是人工智能领域，它使用算法从数据中学习并做出预测。 机器学习有助于预测我们周围的世界。

从无人驾驶汽车到股票市场预测再到在线学习，几乎每个领域都将机器学习用于预测的自我改进。 由于其实用性，它是目前就业市场上最需要的技能之一。 另外，由于有大量的在线资源和大量的 ，因此开始使用和机器学习非常容易。

要开始使用Python机器学习，您需要做什么？ 让我们逐步完成该过程。

提升您的Python技能

由于Python在工业界和科学界都非常流行，因此您可以轻松地找到Python学习资源。 如果您是一个完整的初学者，则可以使用在线材料（例如课程，书籍和视频）开始学习Python。 例如：

安装Anaconda

下一步是安装 。 使用Anaconda，您可以探索Python机器学习的世界。 Anaconda软件包包含探索机器学习所需的必需工具。

基本机器学习技巧

掌握了基本的Python编程技能，您就可以掌握基本的机器学习技能。 实用的学习方法已经足够入门。 但是，如果您有兴趣深入研究该主题，请准备投入数百小时的学习时间。

获得技能的一种有效方法是在线课程。 吴安德的Coursera 是一个不错的选择。 其他值得一试的在线培训包括：

（您还可以在上观看机器学习流，以了解该主题。）

了解有关Python软件包的更多信息

在对Python和机器学习有所了解之后，请考虑学习 。 科学的Python库将使您轻松完成简单的机器学习任务； 但是，这些库的选择完全是主观的，并且业内许多人对此争论不休。

一些要检查的Python库包括：

• ：整洁的机器学习算法库，可用于数据挖掘和数据分析任务。
• 一个易于使用的神经网络库。
• Theano是功能强大的机器学习库，可帮助您轻松评估数学表达式。
• ：模式可以帮助您进行自然语言处理，数据挖掘等。
• ：Nilearn基于Scikit学习，可帮助您轻松快速地进行统计学习。

探索机器学习

具备基本的Python，机器学习技能和Python库的知识，您已经准备就绪。 接下来，尝试探索Scikit学习库。 一个不错的教程是Jake VanderPlas的简介。

然后跳入中间主题，例如 ，线性回归， 和逻辑回归。

最后，深入研究高级机器学习主题，例如向量机和复杂数据转换。

与学习任何新技能一样，您练习得越多，您就会越好。 练习不同的算法并使用不同的数据集，以更好地了解机器学习，并提高您的整体解决问题的能力。

使用Python进行机器学习是对您的技术技能的极大补充，并且有许多免费和低成本的在线资源可为您提供帮助。 您如何掌握机器学习技能？ 在下面发表评论，或以分享您的故事。

翻译自:

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