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机器学习 教学的问题,于是小编就整理了4个相关介绍Python机器学习 教学的解答,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?
- 如何学习作为机器学习基础的Python语言?
- 想学习python用来做机器学习方面的内容(如建立LDA模型),该如何入门并学习?
- 机器学习学习完python后再怎么学,整个学习过程是什么?
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!
如何学习作为机器学习基础的Python语言?
大概可以分成几个阶段。
第一个阶段,是掌握Python 基础技能。这可以按照一些教程和书籍来进行,比方说《笨方法学Pyhon》、廖雪峰的Python教程、《Python cookbook》等等。这一阶段的重点是多看多写代码,只有多看多写才能尽快熟悉。在这个阶段,还要熟悉一些常用的库,例如Numpy、pandas、matplotlib等等。这些可以按照文档或者在github上找到现成的文档和代码来学习。
第二个阶段,了解一些机器学习的基本内容。可以看MOOC,也可以买些相关书籍。吴恩达的机器学习教程很受欢迎,网上能找到视频和笔记。
然后进入第三个阶段,把Python和机器学习结合在一起。可以自己尝试实现一些机器学习工具,例如k-均值聚类、决策树、线性回归、逻辑回归、支持向量机之类,要是自己实现不了也没有关系,毕竟github上有大量的代码可以参考学习。
别相信那些一上来给你推荐十来本几百页书或者资料的人!学python,十步!一,安装python3!二,Google查一下基本语法!三,Google一段简单的python代码跑一下,修改代码去理解基本语法!四,自己找一项目写代码,实战出高手!五,写代码!六,写代码!七,写代码!八,写代码!九,Google python的面向对象!十,GitHub上开一个自己的项目!
想学习python用来做机器学习方面的内容(如建立LDA模型),该如何入门并学习?
Python基础
首先,装ANACONDA,是PYTHON的集成环境。
ANACONDA的安装程序 https://www.continuum.io/downloads/ ,选择PYTHON3版本的。
推荐 菜鸟教程 PYTHON3版http://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html
CSDN也有PYTHON的知识库,不过不够系统,可以有一定基础再看看。链接http://lib.csdn.net/base/python
11 行 Python 代码实现的神经网络
http://python.jobbole.com/82758/
程序很短,知识量很大。把这个搞明白了,你也就入门了。
机器学习学习完python后再怎么学,整个学习过程是什么?
那就可以做项目了,无论是自己做项目还是几个人一起做项目都可以。图像,自然语言处理,金融预测都可以。如果做图像,那么推荐斯坦福的CS231n,偏重应用。如果做自然语言处理,推荐CS224。如果做金融预测,那么要额外去补一些大数据处理的方***。另外论文不可不读,记住一点,论文只是论文,目的是为了开拓思路。哪怕是大牛的论文,不代表其结果是好的。书其实没什么太好的书,我推荐Goodfellow的Deep learning。很多人建议一开始就特系统的学习,我不赞成。你踏进一个全新的系统希望通过一些指导系统的掌握一门技术,我认为效率很低。先动起手来,好读书不求甚解,宽度够了再来系统的深度学习。
到此,以上就是小编对于Python机器学习 教学的问题就介绍到这了,希望介绍关于Python机器学习 教学的4点解答对大家有用。