大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python入门机器学习的问题,于是小编就整理了4个相关介绍Python入门机器学习的解答,让我们一起看看吧。
入门机器学习该如何入手?
作为一名科技工作者,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,当前学习机器学习是不错的选择,机器学习作为人工智能领域的六大研究方向之一,目前的热度也相对比较高,而且由于机器学习与人工智能领域的其他研究方向也有比较紧密的联系,所以通常也把学习机器学习作为入门人工智能的第一步。
机器学习本身涉及到六个大的环节,分别是数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用,所以学习机器学习可以从数据收集开始学起,然后逐渐向其他环节过渡。在当前的大数据时代,数据收集和整理的方式也越来越多,获取数据的途径也比较多,可以从基本的数据库技术开始学起。实际上,机器学习作为大数据分析的两种常见方式,大数据领域的从业者往往也需要重点掌握机器学习技术。
算法设计是机器学习的核心,所以算法知识的学习是机器学习的重点,学习算法知识可以从基本的常见算法开始,比如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等算法都需要重点学习一下,在学习算法的过程中,一定要结合具体的案例进行学习。在实现算法时可以采用Python语言,目前Python在机器学习领域的应用也比较普遍。
最后,对于目前IT行业的开发人员来说,学习机器学习知识,可以重点结合一下大数据、人工智能平台所提供的开发环境,这样会有一个更好的学习体验,同时也会在一定程度上加强自身的实践能力,毕竟未来大量的机器学习开发都离不开平台的支撑。
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!
近年来,全世界对机器学习的需求正在蓬勃发展,引起了很多人的兴趣。很多数据科学家、软件工程师和数据分析师都在快速进入这个领域,以期在将来有一个更好的职业发展前景。
然而,很多初学的朋友因为刚刚接触这个领域,难免有些摸不到头脑。在网上看的文章也是众说纷纭,不知道该何去何从。
这里梳理了一些针对初学者的建议,希望能对你的学习有所帮助。
机器学习是一个快速发展的领域,每年都会有很多新的内容出现,而且其应用范围又极为广泛。从自然语言处理到图像识别,从数据挖掘到精准营销,再从金融风控到量化交易,到处都是机器学习的影子。要避免“因为不知道哪个方向好,所以无从下手”的状态出现,建议就是先坚定一个方向去努力,并且设定一个小目标;在达到这个目标之前,不要换方向。
由于很多前沿的应用太过于炫酷,很容易让初学者产生一种马上就要投身进去的冲动。最开始学习时,一定要专注于核心基础知识上。
我想跟你分享几本入门机器学习的书籍:
[微风]理论方面:
1、《机器学习》(西瓜书)
作者:周志华 清华大学出版社
作者:李航 清华大学出版社
[微风]数据分析:
1、《利用Python进行数据分析》
[微风]实战方面:
机器学习入门清单及路线:
1. 斯坦福《概率与统计(Probability and Statistics)》
2.MIT《线性代数(Linear Algebra)》
3. 斯坦福 CS231N《用于视觉识别的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks for Visual Recognition)》
4.fastai《程序员深度学习实战(Practical Deep Learning for Coders)》
5. 斯坦福 CS224N《深度学习自然语言处理(Natural Language Processing with Deep Learning)》
6.Coursera 上的斯坦福《机器学习》
入门机器学习de课程清单和学习路线
https://www.toutiao.com/i6721860772965663239/
本人IT行业14年,对人工智能有些粗浅了解,目前仍在进一步学习中,结合自己学习人工智能的过程,谈一下个人拙见。
人工智能是我们希望机器达到的智能化目标,即希望机器Think like people, Act like people.而对于目前阶段,实现智能的方式是通过观测历史数据,找到数据中隐含的结构关系,从而来预测新数据,实际上目前都属于数据智能,把难以精确解决的问题转换为概率问题,得到近似解。
既然人工智能是基于数据的智能,那么如果要真正学懂,数学知识和计算机知识都必不可少。
1、必备的数学知识
(1)线性代数(矩阵、向量、特征值、奇异值分解)
(2)概率论(概率分布模型、极大似然、贝叶斯)
(3)信息论(熵、散度)
(4)高等数学(导数、梯度)
2、必备的计算机知识
(1)数据结构
python易于上手,你都用python做什么?
我是一个从事java开发的人,平时也用python,主要用来做一些数据分析,非生产的一些功能。案例如下:
在日常工作和生活中,经常会遇到需要在局域网中拷贝大文件的场景,以前都是通过飞秋、QQ、微信等聊天工具,在大文件传输速度效率不高,并且有些软件还有容量限制。
直到发现python的这个小功能,搭建的简易下载服务器速度比较快,百兆网卡***随便达到10MB/s以上,千兆网卡更不用说,因此分享一下,希望能帮助到大家。
一方面,python的pandas库处理时间序列很方便,功能超强大,在金融方面有很好的应用。另一方面,可以做网络爬虫。 其实功能强大、代码简洁的python可以做很多很多有意思的事情(除了做软件不太擅长之外)
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Python用来做网络爬虫(数据收集)、数据处理、大数据分析、量化交易、运维自动化脚本、Web开发、机器学习、人工智能,甚至界面开发等等。由于它是个脚本语言,很容易掌握,相应的第3方工具包非常多,可以拿来就用,编程人员可以把精力重点放在处理业务逻辑上,所以它得到广泛的应用。
大家都想明白了,编程工具是为了解决问题,不能成为你解决问题的障碍。Python的简单性、通用性决定了它在未来一直会是一个广泛使用的编程工具。
从清华社出的图书就能看出来Python有多火。
《Python 3.8从入门到精通(视频教学版)》《青少年学Python编程(配套视频教学)》《Python 3.7从入门到精通(视频教学版)》《Python 3.8编程快速入门》《Python 3.7编程快速入门》《Python数据分析与挖掘实战》《Python 3网络爬虫实战》《Python 3.7网络爬虫快速入门》《Python大数据分析算法与实例》《Python自动化运维快速入门(第2版)》《Python量化交易实战》《Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战》
百战程序员IT问题专业解答
1、大数据分析处理。从事汽车电子软件开发工作,面对大量的CAN信号分析,人工工作很费时间,结合python工具可以快速分析数据规律,研究驾驶行为。
2、软件代码自动生成。对于汽车的信号收发处理,有固定的格式要求,这样就可以通过python自动导入dbc或者execl生成软件代码,既节省时间,又保证准确率
3、自动化测试。python能强大,在嵌入式设备调试中,可以调用各类测试工具提供的.dll文件,根据自身需要编写自动化测试方案。
python功能强大,易于上手。我从事嵌入式软件开发,python是一个很好的辅助开发工具。目前主要做如下功能:
1、大数据分析处理。从事汽车电子软件开发工作,面对大量的CAN信号分析,人工工作很费时间,结合python工具可以快速分析数据规律,研究驾驶行为。
2、软件代码自动生成。对于汽车的信号收发处理,有固定的格式要求,这样就可以通过python自动导入dbc或者execl生成软件代码,既节省时间,又保证准确率
3、自动化测试。python能强大,在嵌入式设备调试中,可以调用各类测试工具提供的.dll文件,根据自身需要编写自动化测试方案。
如何入门机器学习?
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。
谢邀!个人认为机器学习最开始需要培养兴趣,要是一开始就一大堆公式算法什么的,看着头晕。所以可以从使用KMeans对客户分类这样的实践开始,培养兴趣。
之后的机器学习需要从理论,编程方面抓起并结合实践,提高掌握程度。具体介绍一下这部分的知识点吧。
理论基础
数学基础
概率论
统计学
线性代数
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💪。
如果你想知道背后的原理,建议先温习数学知识:
1. 线性代数
2. 概率统计
3. 微积分,偏微分
4. 找一门知名的大学机器学习课程,比如斯坦福大学的
5. 深度学习
6. 神经网络(深度学习)
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。
没有任何基础的人,该如何学习Python+人工智能?
没有人天生有Python开发基础的。再牛的程序员也是从零开始学习的。学习方式当然有多种多样,你应该结合自身情况,选择适合自己的学习。
我建议你可以先买来入门书籍开始Ken。先了解一下学习python开发是一种怎么样的体验再说。想得太多,也不如直接开始干。在自己慢慢摸索的道路上,你就会发现你之前想的问题都迎刃而解。
如果打算利用Python来执行机器学习,对Python有一些基本的理解是至关重要的,由于其作为通用编程语言的广泛流行,以及它在科学计算和机器学习中的普及,初学者的教程并不是很难,在Python和编程方面的经验水平对于选择起点至关重要。
首先,你需要安装Python。由于我们会在某些时候使用科学计算和机器学习软件包,因此建议安装Anaconda,它是针对Linux,OSX和Windows的工业级Python实现,包含numpy,scikit-learn和matplotlib等所需的机器学习软件包,还包括iPython Notebook,这是我们许多教程的交互式环境。会建议Python 2.7,除了它仍然是主要的安装版本之外,没有其他原因。
人们认为“数据科学家”存在很多变化。这实际上是机器学习领域的一个反映,因为数据科学家所做的大部分工作都涉及到不同程度的机器学习算法。是否有必要密切理解核心方法,以便有效地创建并从支持向量机模型中获得洞察力?当然不是。像生活中的任何事物一样,理论理解的深度与实际应用相关。深入了解机器学习算法超出了本文的范围,通常需要大量的时间投入到更多的学术环境中,或者至少需要通过强烈的自学。
吴恩达在Coursera的课程广受好评,有时间就可以去上,吴恩达的一些课程很适合初学者,不过建议浏览由在线课程的前任学生编写的课程笔记。除了Python之外,还有一些通常用于促进实际机器学习的开源库。
顺便说一句,如果你想知道更多硅谷或者美国科技的前沿信息,可以关注微信号“硅发布”。
到此,以上就是小编对于python入门机器学习的问题就介绍到这了,希望介绍关于python入门机器学习的4点解答对大家有用。