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七步精通Python机器学习

发表时间:2016-10-25 10:12:37 点击:5110 回复:3

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七步精通Python机器学习

开始。这是最容易令人丧失斗志的两个字。迈出第一步通常最艰难。当可以选择的方向太多时,就更让人两腿发软了。

从哪里开始?

本文旨在通过七个步骤,使用全部免费的线上资料,帮助新人获取最基本的 Python 机器学习知识,直至成为博学的机器学习实践者。这篇概述的主要目的是带领读者接触众多免费的学习资源。这些资源有很多,但哪些是最好的?哪些相互补充?怎样的学习顺序才最好?

1.  机器学习

2.  Python

3.  任何Python的机器学习、科学计算、数据分析库

如果你有前两个领域其一或全部的基础知识,可能会很有帮助,但这些也不是必需的。在下面几个步骤中的前几项多花点时间就可以弥补。

第一步:基本 Python 技能

如果要使用 Python 进行机器学习,拥有对 Python 有基础的理解非常关键。幸运的是,Python 是当前普遍使用的流行语言,并纳入了科学计算和机器学习的内容,所以找到入门教程并不困难。在选择起点时,很大程度上要取决于你之前的 Python 经验和编程经验。

首先要安装 Python 。由于我们要使用机器学习和科学计算的 packages ,这里建议安装 Anaconda Anaconda 是一个可在 Linux , OSX , Windows 上运行的 Python 实现工具,拥有所需的机器学习 packages ,包括 numpyscikit-learnmatplotlib。它还包含iPython Notebook ,一个带有许多教程的交互式环境。这里推荐使用 Python 2.7 ,不是因为特殊原因,只是因为它是目前安装版本中的主流。

第二步:机器学习基础技能

KDnuggets 的 Zachary Lipton 指出,人们对于数据科学家的认知千差万别。这实际上是对机器学习领域的反映。数据科学家在不同程度上使用计算学习算法。要建立和使用支持向量机模型,熟知 核函数方法是否是必需的? 答案当然不是。就像现实生活中的许多事情一样,所需要的理论深入程度与具体的实际应用有关。获取对机器学习算法的深入理解不是本文的讨论范围, 而且这通常需要在学术领域投入大量时间,或者至少要通过密集的自学才能达到。

第三步:科学计算 Python packages 一览

好了。现在我们有了 Python 编程经验,并对机器学习有所了解。Python 有很多为机器学习提供便利的开源库。通常它们被称为Python科学库( scientific Python libraries ),用以执行基本的数据科学任务(这里有一点程度主观色彩)


▪ pandas – Python数据分析库,包含dataframe等结构

▪ matplotlib – 2D绘图库,产出质量足以进行印刷的图

▪ scikit-learn – 数据分析、数据挖掘任务使用的机器学习算法


第四步:开始用Python进行机器学习

Python。搞定。

机器学习基础。搞定。

Numpy。搞定。

Pandas。搞定。

Matplotlib。搞定。

是时候用Python的标准机器学习库,scikit-learn,实现机器学习算法了。


scikit-learn 算法选择图

第六步:Python高级机器学习

接触过scikit-learn,现在让我们把注意力转向更高级的内容。首先是支持向量机,一个无需线性的分类器,它依赖复杂的数据转换,把数据投向高维空间。


通过使用Python和它的机器学习库,我们涵盖了一些最常用最知名的机器学习算法(knn最近邻,k-means聚类,支持向量机),了解了一种强有力的集成方法(随机森林),涉及了一些其他机器学习支持方案(降维,模型验证技巧)。在一些基础机器学习的技巧的帮助下,我们开始有了一个渐渐丰富的工具箱。

第七步 Python深度学习

学习,深深地 。


发表时间:2016-10-25 10:12:37

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