只需7步：從零開始掌握Python機器學習（附資源）

Python 可以說是現在最流行的機器學習語言，而且你也能在網上找到大量的資源。你現在也在考慮從 Python 入門機器學習嗎？本教程或許能幫你成功上手，從 0 到 1 掌握 Python 機器學習，至於後面再從 1 到 100 變成機器學習專家，就要看你自己的努力了。

「開始」往往是最難的，尤其是當選擇太多的時候，一個人往往很難下定決定做出選擇。本教程的目的是幫助幾乎沒有 Python 機器學習背景的新手成長為知識淵博的實踐者，而且這個過程中僅需要使用免費的材料和資源即可。這個大綱的主要目標是帶你了解那些數量繁多的可用資源。毫無疑問，資源確實有很多，但哪些才是最好的呢？哪些是互補的呢？以怎樣的順序學習這些資源才是最合適的呢？

首先，我假設你並不是以下方面的專家：

• 機器學習
• Python
• 任何 Python 的機器學習、科學計算或數據分析庫

當然，如果你對前兩個主題有一定程度的基本了解就更好了，但那並不是必要的，在早期階段多花一點點時間了解一下就行了。

第一步：基本 Python 技能

如果我們打算利用 Python 來執行機器學習，那麼對 Python 有一些基本的了解就是至關重要的。幸運的是，因為 Python 是一種得到了廣泛使用的通用程式語言，加上其在科學計算和機器學習領域的應用，所以找到一個初學者教程並不十分困難。你在 Python 和編程上的經驗水平對於起步而言是至關重要的。

首先，你需要安裝 Python。因為我們後面會用到科學計算和機器學習軟體包，所以我建議你安裝 Anaconda。這是一個可用於 Linux、OS X 和 Windows 上的工業級的 Python 實現，完整包含了機器學習所需的軟體包，包括 numpy、scikit-learn 和 matplotlib。其也包含了 iPython Notebook，這是一個用在我們許多教程中的交互式環境。我推薦安裝 Python 2.7。

如果你不懂編程，我建議你找文章最後免費在線書籍開始學習，然後再進入後續的材料

第二步：機器學習基礎技巧

KDnuggets 的 Zachary Lipton 已經指出：現在，人們評價一個「數據科學家」已經有很多不同標準了。這實際上是機器學習領域領域的一個寫照，因為數據科學家大部分時間幹的事情都牽涉到不同程度的使用機器學習算法。為了有效地創造和獲得來自支持向量機的洞見，非常熟悉核方法（kernel methods）是否必要呢？當然不是。就像幾乎生活中的所有事情一樣，掌握理論的深度是與實踐應用相關的。對機器學習算法的深度了解超過了本文探討的範圍，它通常需要你將非常大量的時間投入到更加學術的課程中去，或者至少是你自己要進行高強度的自學訓練。

好消息是，對實踐來說，你並不需要獲得機器學習博士般的理論理解——就想要成為一個高效的程式設計師並不必要進行計算機科學理論的學習。

人們對吳恩達在 Coursera 上的機器學習課程內容往往好評如潮；然而，我的建議是瀏覽前一個學生在線記錄的課堂筆記。跳過特定於 Octave（一個類似於 Matlab 的與你 Python 學習無關的語言）的筆記。一定要明白這些都不是官方筆記，但是可以從它們中把握到吳恩達課程材料中相關的內容。當然如果你有時間和興趣，你現在就可以去 Coursera 上學習吳恩達的機器學習課程

除了上面提到的吳恩達課程，如果你還需要需要其它的，網上還有很多各類課程供你選擇。比如我就很喜歡 Tom Mitchell，這裡是他最近演講的視頻（一起的還有 Maria-Florina Balcan），非常平易近人。

目前你不需要所有的筆記和視頻。一個有效的方法是當你覺得合適時，直接去看下面特定的練習題，參考上述備註和視頻恰當的部分，

第三步：科學計算 Python 軟體包概述

好了，我們已經掌握了 Python 編程並對機器學習有了一定的了解。而在 Python 之外，還有一些常用於執行實際機器學習的開源軟體庫。廣義上講，有很多所謂的科學 Python 庫（scientific Python libraries）可用於執行基本的機器學習任務（這方面的判斷肯定有些主觀性）：

• numpy——主要對其 N 維數組對象有用
• pandas——Python 數據分析庫，包括數據框架（dataframes）等結構
• matplotlib——一個 2D 繪圖庫，可產生出版物質量的圖表
• scikit-learn——用於數據分析和數據挖掘人物的機器學習算法

下面就開始動手吧！

第四步：使用 Python 學習機器學習

首先檢查一下準備情況

• Python：就緒
• 機器學習基本材料：就緒
• Numpy：就緒
• Pandas：就緒
• Matplotlib：就緒

現在是時候使用 Python 機器學習標準庫 scikit-learn 來實現機器學習算法了。

scikit-learn 流程圖

下面許多的教程和訓練都是使用 iPython (Jupyter) Notebook 完成的，iPython Notebook 是執行 Python 語句的交互式環境。iPython Notebook 可以很方便地在網上找到或下載到你的本地計算機。

同樣也請注意，以下的教程是由一系列在線資源所組成。如果你感覺課程有什麼不合適的，可以和作者交流。我們第一個教程就是從 scikit-learn 開始的。

第五步：Python 上實現機器學習的基本算法

在有了 scikit-learn 的基本知識後，我們可以進一步探索那些更加通用和實用的算法。我們從非常出名的 K 均值聚類（k-means clustering）算法開始，它是一種非常簡單和高效的方法，能很好地解決非監督學習問題

第六步：Python 上實現進階機器學習算法

我們已經熟悉了 scikit-learn，現在我們可以了解一下更高級的算法了。首先就是支持向量機，它是一種依賴於將數據轉換映射到高維空間的非線性分類器。

隨後，我們可以通過 Kaggle Titanic 競賽檢查學習作為集成分類器的隨機森林

降維算法經常用於減少在問題中所使用的變量。主成份分析法就是非監督降維算法的一個特殊形式：

在進入第七步之前，我們可以花一點時間考慮在相對較短的時間內取得的一些進展。

首先使用 Python 及其機器學習庫，我們不僅已經了解了一些最常見和知名的機器學習算法（k 近鄰、k 均值聚類、支持向量機等），還研究了強大的集成技術（隨機森林）和一些額外的機器學習任務（降維算法和模型驗證技術）。除了一些基本的機器學習技巧，我們已經開始尋找一些有用的工具包。

我們會進一步學習新的必要工具。

第七步：Python 深度學習

神經網絡包含很多層

深度學習無處不在。深度學習建立在幾十年前的神經網絡的基礎上，但是最近的進步始於幾年前，並極大地提高了深度神經網絡的認知能力，引起了人們的廣泛興趣。如果你對神經網絡還不熟悉，KDnuggets 有很多文章詳細介紹了最近深度學習大量的創新、成就和讚許。

最後一步並不打算把所有類型的深度學習評論一遍，而是在 2 個先進的當代 Python 深度學習庫中探究幾個簡單的網絡實現。

福利時間！

簡單來說，Python就是簡單易學，功能強大的程式語言，也是現階段世界上發展速度最快的程式語言之一。

福利時間！

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如果你處於想學python或者正在學習python，python的教程不少了吧，但是是最新的嗎？

說不定你學了可能是兩年前人家就學過的內容，在這小編分享一波2020最新的python全套教程最後小編為大家準備了9月份新出的python自學視頻教程，共計約400集，免費分享給大家！

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以上這些教程小編已經為大家打包準備好了，不全面找我希望對正在學習的你有所幫助！

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