如何開始入門機器學習

這篇文章主要介紹“如何開始入門機器學習”，在日常操作中，相信很多人在如何開始入門機器學習問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”如何開始入門機器學習”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

為什么選擇Python？

在數據科學和機器學習領域最重要的兩大程序語言就是 Python 和 R，Python 簡潔易學、應用范圍廣（不限于數據分析）且學習曲線平緩，適合作為第一個入門的程序語言，透過 pandas、SciPy/NumPy、sckikit-learn、matplotlib 和 statsmodels 可以進行數據分析的工作，適合工程任務和需要和網絡應用程序整合的項目。至于 R 由于是統計學家開發的程序語言，則是擅長于統計分析、圖表繪制，常用于學術研究領域，建議也要有一定程度的掌握。一般情況下 Python    和 R 并非互斥，而是互補，許多數據工程師、科學家往往是在 Python 和 R 兩個語言中轉換，小量模型驗證、統計分析和圖表繪制使用R，當要撰寫算法和數據庫、網絡服務互動等情況時在移轉到 Python。為了降低學習成本。

此外 Python 本身是一種通用語言，除了數據科學外也可以廣泛使用在 網絡開發、網站建置、游戲開發、網絡爬蟲等領域，當你需要整合系統產品服務時，可以擔任一站式的開發語言，更重要的是 Python 也可以當成 膠水語言非常輕易和 C/C++ 等效能較佳的語言整合。簡而言之，Python 是一種簡潔易學但功能強大，值得投資的程序語言，所以我們這邊先使用 Python 進行介紹。

若對于 Python 和 R 比較，這邊有兩篇文章可以參考數據科學界華山論劍：R 與 Python 巔峰對決、Which is better for data analysis:R or Python?。

如何開始入門機器學習？

事實上，數據科學是個跨領域學門，在學習如何使用Python 進行機器學習過程中通常必須掌握以下知識：

• 機器學習算法

• Python 程序語言和資料分析函式庫

• 線性代數 / 統計學等相關學門

• 專業領域的領域知識（ Domain Knowledge ）

為了掌握以上三大領域知識（我們先把焦點放在機器學習核心技法，暫時忽略數據科學中對于領域知識的掌握），具體來說我們可以有以下步驟可以參考：

1. 掌握基礎Python 程序語言知識

• Codecademy

• DataCamp（也可以學R）

• Learn X in Y Minutes(X = Python)

• Learn Python theHard Way

2. 了解基礎數學/統計學和機器學習基礎知識

• 可汗學院線性代數

• Introto Deive Statistics

• Introto Inferential Statistics

• Andrew Ng 機器學習課程

• Andrew Ng 機器學習筆記

• CarnegieMellon University Machine Learning

• MachineLearning Foundations (機器學習基石)

3. 知道如何使用Python 科學計算函式庫和套件

推薦安裝Anaconda，支持跨平臺多種版本Python，默認將數據分析、科學計算的套件裝好，自帶spyder 編輯器、JupyterNotebook（IPythonNotebook），可以提供一個網頁版接口，讓用戶可以透過瀏覽器進行Julia、Python或R 程序的開發與維護。

• numpy：科學分析，ScipyLecture Notes 教學文件

• pandas：資料分析

• matplotlib：會制圖瞟

• scikit-learn：機器學習工具

4. 使用scikit-learn 學習Python 機器學習應用

MachineLearning: Python 機器學習：使用Pytho-n

5. 運用Python 實作機器學習算法

• 感知器

• 判定樹

• 線性回歸

• k-means分群

6. 實作進階機器學習算法

• SVM

• KNN

• RandomForests

• 降低維度

• 驗證模型

7. 了解深度學習（DeepLearning）在Python 的實作和應用

• NTU Applied DeepLearning

• Stanford DeepLearning

• 深度學習(Deep Learning)自學素材推薦

到此，關于“如何開始入門機器學習”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！