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从无人驾驶汽车到股市预测再到在线学习机器学习通过预测来进行自我提高的方法几乎被用在了每一个领域。由于机器学习的实际运用目前它已经成为就业市场上最有需求的技能之一。另外使用 Python 来开始机器学习很简单因为有大量的在线资源以及许多可用的 Python 机器学习库。
你需要如何开始使用 Python 进行机器学习呢让我们来总结一下这个过程。
提高你的 Python 技能
由于 Python 在工业界和科学界都非常受欢迎因此你不难找到 Python 的学习资源。如果你是一个从未接触过 Python 的新手你可以利用在线资源比如课程、书籍和视频来学习 Python。比如下面列举的一些资源
Python 学习之路Google 开发者 Python 课程视频Google 的 Python 课堂
安装 Anaconda
下一步是安装 Anacona。有了 Anaconda 你将可以开始使用 Python 来探索机器学习的世界了。Anaconda 的默认安装库包含了进行机器学习所需要的工具。
基本的机器学习技能
有了一些基本的 Python 编程技能你就可以开始学习一些基本的机器学习技能了。一个实用的学习方法是学到一定技能便开始进行练习。然而如果你想深入学习这个领域那么你需要准备投入更多的学习时间。
一个获取技能的有效方法是在线课程。吴恩达的 Coursera 机器学习课程 是一个不错的选择。其它有用的在线训练包括
Python 机器学习 Scikit-Learn 教程Python 实用机器学习教程
你也可以在 LiveEdu.tv 上观看机器学习视频从而进一步了解这个领域。
学习更多的 Python 库
当你对 Python 和机器学习有一个好的感觉之后可以开始学习一些开源的 Python 库。科学的 Python 库将会使完成一些简单的机器学习任务变得很简单。然而选择什么库是完全主观的并且在业界内许多人有很大的争论。
一些实用的 Python 库包括
Scikit-learn 一个优雅的机器学习算法库可用于数据挖掘和数据分析任务。Tensorflow 一个易于使用的神经网络库。Theano 一个强大的机器学习库可以帮助你轻松的评估数学表达式。Pattern 可以帮助你进行自然语言处理、数据挖掘以及更多的工作。Nilearn 基于 Scikit-learn它可以帮助你进行简单快速的统计学习。
探索机器学习
对基本的 Python、机器学习技能和 Python 库有了一定理解之后就可以开始探索机器学习了。接下来尝试探索一下 Scikit-learn 库。一个不错的教程是 Jake VanderPlas 写的 Scikit-learn 简介。
然后进入中级主题比如 K-均值聚类算法简介、线性回归、决策树和逻辑回归。
最后深入高级机器学习主题比如向量机和复杂数据转换。
就像学习任何新技能一样练习得越多就会学得越好。你可以通过练习不同的算法使用不同的数据集来更好的理解机器学习并提高解决问题的整体能力。
使用 Python 进行机器学习是对你的技能的一个很好的补充并且有大量免费和低成本的在线资源可以帮助你。你已经掌握机器学习技能了吗 作者简介
Michael J. Garbade 博士是旧金山 LiveEdu IncLivecoding.tv的创始人兼首席执行官。Livecoding.tv 是世界上观看工程师直播编代码最先进的直播平台。你可以通过观看工程师们写网站、移动应用和游戏来将你的技能提升到一个新的水平。MichaelJ. Garbade 博士拥有金融学博士学位并且是一名自学成才的工程师他喜欢 Python、Django、Sencha Touch 和视频流。
