大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于机器学习python基础的问题,于是小编就整理了4个相关介绍机器学习Python基础的解答,让我们一起看看吧。
机器学习-如何通过Python快速入门机器学习?
想快速入门的话,你可以这么看机器学习. 把每个机器学习算法看成一个函数,你只关心他的输入输出是什么就行,这样只要有点编程基础的话就都会使用机器学习了!这个级别的就看看python的sklearn包的机器学习算法模型怎么调用就行。应用性的机器学习算法的学习可以多看看Jason Brownlee的blog,有很多例子很容易上手
再进一步的话,就对每个算法函数的参数去多做点了解,比如把某一个参数调大调小会有什么影响等等。当模型出现结果不好时,能大概知道怎么去调动参数做优化。还有就是了解下怎么去评估一个算法的好坏,当数据平衡不平衡时分别用什么metrics比较好。以及怎么处理under-fittinng 和over-fitting问题。
在快速入门也知道怎么使用这些模型时,可以花时间具体去看看每个算法的具体理论,以及他们的优缺点,这样碰到不同问题就会大概知道选用什么方法去解决了!
初学机器学习的人应该掌握哪些知识点?
机器学习/人工智能学习路线:
①机器学习的基础是数学,入门AI必须掌握一些必要的数学基础,但是并不是全部的数学知识都要学,只学工作上实际有用到的,比如是微积分、概率论、线性代数、凸优化等这些。
②数据分析里需要应用到的内容也需要掌握,但不是网上所说的从0开始帮你做数据分析的那种,而是数据挖掘或者说是数据科学领域相关的东西,比如要知道计算机里面怎么挖掘数据、相关的数据挖掘工具等等
补足了以上数学和数据挖掘基本知识,才可以正式进行机器学习算法原理的学习。
③算法方面需要掌握一些基本的框架:python、spark、mllib、scikit-learning、pytorch、TensorFlow,数据方面需要懂得HQL、numpy、pandas,如果你本身是后台开发、app开发、数据分析、项目管理,则是一个学习算法的一个加分项。
④最后需要对人工智能有全局的认知,包括机器学习、深度学习两大模块,相关的算法原理、推导和应用的掌握,以及最重要算法思想。
确实人工智能领域所要学习的东西太多,交叉的知识太多,所以这样才需要有导学。很多同学自学,每个部分都学一些,但是却不能实际应用。而企业的面试官真正会问到问题是这些:某个算法的原理是什么?某个实际问题应该用什么算法解决?在某个场景下你应该应用什么样的算法?比如推荐系统的召回算法你应该怎么设计?你对推荐系统的认知,你知道哪些呢?等等,能够回答这些问题,你才算真正入门,而不是说我懂线性代数、懂python、懂机器学习理论就是入门了。要回答某一问题要用什么问题解决,你要知道全貌,要学习很多的算法原理和思想的,并且知道怎么应用。
如何入门机器学习?
在开始学习ML之前,首先需要掌握一些基础知识。
1.学习微积分
您需要的第一件事是多变量演算。
在哪里学习: 确保做练习题。 否则,您只会随课程一起点头,不会学任何东西。
2.学习线性代数
注意:我听过令人信服的论点,您可以跳过微积分和线性代数。 我认识的一些人直接进入了ML,并通过反复试验和直觉了解了他们所需的大多数知识,结果证明还可以。 您的里程会有所不同,但是无论您做什么,都不要跳过此下一步
3.学习编码
您需要的最后一件事是使用Python的编程经验。 您可以使用其他语言进行ML,但是如今,Python已成为黄金标准。
您还应该密切注意numpy和scipy软件包。 那些很多。
关于良好的编程习惯,我还有很多话要说。 一句话:通过良好的测试和错误处理,使代码清晰易懂且模块化。
学习机器学习的入门方法包括以下几点:
- 了解机器学习的基本概念和原理
- 学习数学知识,特别是线性代数、微积分、统计学等
- 熟悉常用的机器学习算法,如线性回归、决策树、SVM等
- 实践,参加一些机器学习竞赛,项目或者练习题目
- 学习相关的工具,如Python的机器学习库(如scikit-learn、TensorFlow等)。
总的来说,要成为一名机器学习工程师,需要一定的数学知识、代码实现能力和实践经验。
机器学习入门书籍:李航的统计学习、周志华西瓜书等,视频:台大林轩田的机器学习基石与技法;资料不在多,在这里自荐一波,一个有温度有情怀的公众号AlgorithmDeveloper,一起系统地自学机器学习,加油💪。
分享一下我以前自学的经验。
前提条件:①一定的高等数学基础,微分、偏微分、概率论、线性代数等。刚接触不需要太深入,知道,熟悉一些概念即可(比如矩阵的行列式、偏微分求导)。②一定的编程基础,主要是Matlab,Python,熟悉基本的语法即可。③有一定的英文听读能力。如果以上条件不具备,建议别入坑。
第一步:直接上Cousera搜斯坦福大学(Stanford)吴恩达的机器学习课程。如果掌握了前提知识,跟着学,学得懂。不懂的数学概念查资料。课后的练习是该课的精华,一定要自己做。如果不会科学上网,B站搜吴恩达机器学习网课版即可。
这个过程持续1个月,在这期间,可以买一本周志华老师的《机器学习》和李航老师的《统计学习方法》。前者是入门经典,后者更多从数学的角度来讲机器学习,加深理解。
第二步:上完机器学习后,直接上吴恩达的深度学习大课,这么大课又分几门小课,涵盖了深度学习的方方面面,比如CNN、RNN、LSTM、ResNet等。由于深度学习发展很快,一些新的算法并没有讲到,一些算法可能已经过时,但学习思想也是很重要的。
上完这一系列课程大概3个月,在这期间可以买一本《Deep Learning》,最好是英文原版。根据个人情况买一些其它书籍。
第三步:完成了上面两步,基本就算入门了。接下来就是实践+持续学习了。多去github找开源项目,B站、慕课网去找实战项目。边学边做,达到一个熟练的程度。有机会,参加一下比赛,多跟大神交流。
这么做,基本上半年,就可以入门了。
非常高兴回答题主的这个问题,最近机器学习是非常热门的一个研究方向,但是需要说明的是机器学习并不是一个新概念了。
早期的机器学习更多是用于数学模型的拟合,数据回归和数据挖掘领域。主要的算法包括朴素贝叶斯,k-近邻,聚类,主成分析PCA等,这都是非常经典的算法。题主至少要了解。
往后随着深度神经网络的出现,机器学习进入了深度机器学的新领域,很大程度上现在火热的机器学习就是指的深度机器学习,包括谷歌的阿尔法狗都属于这一领域。这一部分如何来学好呢?这涉及的知识主要有:1,数学基础知识,包括高数中的导数、梯度,线性代数中的矩阵运算以及概率论的有关内容;2,适合机器学习的编程语言,比如Python和相关的库比如科学计算库:Numpy等;3,选择一个成熟且功能强大的深度学习框架,比如Tensorflow。
最后就是一个好的教学教程,或是教学入门视频。这部分有很多资料,题主可以去搜索包括用某宝~
方法大致就是这样了,希望楼主可以通过一些项目不断的去学习,这一过程很可能会遇到一些困难或是问题,要多思考多逛帖子。一定能进步的。
初学者如何迅速学习Python?
感谢邀请。
初学者如何迅速学习Python?
下边小编来说说几点:
1. 要有决心
做任何事情,首先要有足够的决心和坚持,才能做好事情、学好Python。
2. 勤于动手
如果想要学习效果更好的话,培训的方式会更好一些,能够有人带领着系统的学习,全程跟进学习情况,还会有接近于企业实际应用的实战项目,有朋友在优就业学习的,学习5个月左右,学完能就业,这样的学习效果还是很不错的
谢谢邀请!
作为一名IT行业的从业者,同时也是一名计算机专业的教育工作者,我来回答一下这个问题。
首先,当前Python语言有比较多的应用场景,而且近两年随着大数据和人工智能的发展,Python语言的上升趋势也非常明显,所以当前不仅IT行业的从业者需要重视Python语言的学习,很多职场人也需要掌握Python语言,比如金融、统计等领域目前对于Python语言的依赖程度就相对比较高。
对于初学者来说,要想迅速掌握Python语言,可以按照以下三个步骤来制定学习计划:
第一:从Python的基本语法开始学起。Python语言自身的语法结构还是比较清晰的,即使没有任何编程基础的人,也完全可以通过自学来掌握Python语言的基本语法结构。对于学习能力比较强的初学者来说,通常在一周左右就能够完全掌握Python语言的基本语法。
第二:重视实验。学习编程语言最为有效的学习方案就是一边学习语法知识,一边做实验,很多程序员在接触一门新的编程语言时,都是直接看demo,然后一边使用一边学习,这也可以看成是学习编程语言的捷径。
第三:选择一个大的学习方向。Python语言是全场景编程语言之一,可以用于Web开发、大数据开发、人工智能开发和嵌入式开发等领域,不同的开发场景需要有不同的知识结构,所以在学习时应该有一个大的学习方向。对于初学者来说,在选择学习方向的时候,应该考虑到自身的知识结构和实际需求,如果没有明确的学习方向,可以按照Web开发方向来制定学习计划。
我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!
系统学习只能报班参加培训。因为现在是知识付费时代。你在网上找的所谓的全套课程都是不全面的。要不然培训机构怎么活[捂脸]而且编程重点看技术,技术不过关,企业不会要,现在学的人多了,企业门槛也自然抬高了。所以说考虑学习,不仅需要选择一个好的培训机构,还要自己付出努力,才能达到事半功倍的效果,推荐学习北京尚学堂的课程,对比好多家,他们家是最贴合企业需求的,而且偏实战,是从零基础开始讲,对小白很友好,然后每节课都有实操练习,很人性化,学完还有就业指导,总之一条龙服务。口碑不错的,你可以去官网具体了解下。
到此,以上就是小编对于机器学习python基础的问题就介绍到这了,希望介绍关于机器学习python基础的4点解答对大家有用。