Python 是機器學習(ML)第一利器
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從無人駕駛汽車到股市預測,再到在線學習,機器學習通過預測來進行自我提高的方法幾乎被用在了每一個領域。
由於機器學習的實際運用,目前它已經成為就業市場上最有需求的技能之一。
-- Michael J. Garbade
本文導航
-提高你的 Python 技能 …… 21%
-安裝 Anaconda …… 30%
-基本的機器學習技能 …… 34%
-學習更多的 Python 庫 …… 48%
-探索機器學習 …… 66%
編譯自: https://opensource.com/article/17/5/python-machine-learning-introduction作者: Michael J. Garbade
譯者: ucasFL
機器學習是你的簡歷中必需的一門技能。
我們簡要概括一下使用 Python 來進行機器學習的一些步驟。
你想知道如何開始機器學習嗎?在這篇文章中,我將簡要概括一下使用 Python[1] 來開始機器學習的一些步驟。
Python 是一門流行的開源程序設計語言,也是在人工智慧及其它相關科學領域中最常用的語言之一。
機器學習簡稱 ML,是人工智慧的一個分支,它是利用算法從數據中進行學習,然後作出預測。
機器學習有助於幫助我們預測我們周圍的世界。
從無人駕駛汽車到股市預測,再到在線學習,機器學習通過預測來進行自我提高的方法幾乎被用在了每一個領域。
由於機器學習的實際運用,目前它已經成為就業市場上最有需求的技能之一。
另外,使用 Python 來開始機器學習很簡單,因為有大量的在線資源,以及許多可用的 Python 機器學習庫[2]。
你需要如何開始使用 Python 進行機器學習呢?讓我們來總結一下這個過程。
提高你的 Python 技能
由於 Python 在工業界和科學界都非常受歡迎,因此你不難找到 Python 的學習資源。
如果你是一個從未接觸過 Python 的新手,你可以利用在線資源,比如課程、書籍和視頻來學習 Python。
比如下面列舉的一些資源:
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Python 學習之路[3]
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Google 開發者 Python 課程(視頻)[4]
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Google 的 Python 課堂[5]
安裝 Anaconda
下一步是安裝 Anacona[6]。
有了 Anaconda ,你將可以開始使用 Python 來探索機器學習的世界了。
Anaconda 的默認安裝庫包含了進行機器學習所需要的工具。
基本的機器學習技能
有了一些基本的 Python 編程技能,你就可以開始學習一些基本的機器學習技能了。
一個實用的學習方法是學到一定技能便開始進行練習。
然而,如果你想深入學習這個領域,那麼你需要準備投入更多的學習時間。
一個獲取技能的有效方法是在線課程。
吳恩達的 Coursera 機器學習課程[7] 是一個不錯的選擇。
其它有用的在線訓練包括:
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Python 機器學習: Scikit-Learn 教程[8]
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Python 實用機器學習教程[9]
你也可以在 LiveEdu.tv[10] 上觀看機器學習視頻,從而進一步了解這個領域。
學習更多的 Python 庫
當你對 Python 和機器學習有一個好的感覺之後,可以開始學習一些開源的 Python 庫[11]。
科學的 Python 庫將會使完成一些簡單的機器學習任務變得很簡單。
然而,選擇什麼庫是完全主觀的,並且在業界內許多人有很大的爭論。
一些實用的 Python 庫包括:
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Scikit-learn[12] :一個優雅的機器學習算法庫,可用於數據挖掘和數據分析任務。
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Tensorflow[13] :一個易於使用的神經網絡庫。
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Theano[14] : 一個強大的機器學習庫,可以幫助你輕鬆的評估數學表達式。
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Pattern[15] : 可以幫助你進行自然語言處理、數據挖掘以及更多的工作。
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Nilearn[16] :基於 Scikit-learn,它可以幫助你進行簡單快速的統計學習。
探索機器學習
對基本的 Python、機器學習技能和 Python 庫有了一定理解之後,就可以開始探索機器學習了。
接下來,嘗試探索一下 Scikit-learn 庫。
一個不錯的教程是 Jake VanderPlas 寫的 Scikit-learn 簡介[17]。
然後,進入中級主題,比如 K-均值聚類算法簡介[18]、線性回歸、決策樹[19]和邏輯回歸。
最後,深入高級機器學習主題,比如向量機和複雜數據轉換。
就像學習任何新技能一樣,練習得越多,就會學得越好。
你可以通過練習不同的算法,使用不同的數據集來更好的理解機器學習,並提高解決問題的整體能力。
使用 Python 進行機器學習是對你的技能的一個很好的補充,並且有大量免費和低成本的在線資源可以幫助你。
你已經掌握機器學習技能了嗎?可以在下面留下你的評論,或者提交一篇文章[20]來分享你的故事。
(題圖:opensource.com)
作者簡介:
Michael J. Garbade 博士是舊金山 LiveEdu Inc(Livecoding.tv)的創始人兼執行長。
Livecoding.tv 是世界上觀看工程師直播編代碼最先進的直播平台。
你可以通過觀看工程師們寫網站、移動應用和遊戲,來將你的技能提升到一個新的水平。
MichaelJ. Garbade 博士擁有金融學博士學位,並且是一名自學成才的工程師,他喜歡
Python、Django、Sencha Touch 和視頻流。
via: https://opensource.com/article/17/5/python-machine-learning-introduction
作者:Michael J. Garbade[21] 譯者:ucasFL 校對:wxy
本文由 LCTT 原創編譯,Linux中國 榮譽推出
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[1]: Python - https://opensource.com/article/17/2/3-top-machine-learning-libraries-python
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[2]: Python 機器學習庫 - https://opensource.com/article/17/2/3-top-machine-learning-libraries-python
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[3]: Python 學習之路 - https://learnpythonthehardway.org/book/
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[4]: Google 開發者 Python 課程(視頻) - https://www.youtube.com/playlist?list=PLfZeRfzhgQzTMgwFVezQbnpc1ck0I6CQl
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[5]: Google 的 Python 課堂 - https://developers.google.com/edu/python/
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[6]: Anacona - https://opensource.com/tags/javascript?src=programming_resource_menu
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[7]: 機器學習課程 - https://www.coursera.org/learn/machine-learning
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[8]: Python 機器學習: Scikit-Learn 教程 - https://www.datacamp.com/community/tutorials/machine-learning-python#gs.HfAvLRs
-
[9]: Python 實用機器學習教程 - https://pythonprogramming.net/machine-learning-tutorial-python-introduction/
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[10]: LiveEdu.tv - https://www.liveedu.tv/
-
[11]: 開源的 Python 庫 - https://opensource.com/article/17/5/4-practical-python-libraries
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[12]: Scikit-learn - http://scikit-learn.org/stable/
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[13]: Tensorflow - https://opensource.com/article/17/2/machine-learning-projects-tensorflow-raspberry-pi
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[14]: Theano - http://deeplearning.net/software/theano/
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[15]: Pattern - https://github.com/clips/pattern
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[16]: Nilearn - https://github.com/nilearn/nilearn
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[17]: Scikit-learn 簡介 - http://nbviewer.jupyter.org/github/donnemartin/data-science-ipython-notebooks/blob/master/scikit-learn/scikit-learn-intro.ipynb
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[18]: K-均值聚類算法簡介 - https://www.datascience.com/blog/introduction-to-k-means-clustering-algorithm-learn-data-science-tutorials
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[19]: 決策樹 - http://machinelearningmastery.com/implement-decision-tree-algorithm-scratch-python/
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[20]: 提交一篇文章 - https://opensource.com/story
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[21]: Michael J. Garbade - https://opensource.com/users/drmjg
機器學習,深度學習資料1000+
機器學習是研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。它是人 工智能的核心,是使計算機具有智能的根本途徑。深度學習是機器學習研究中...
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該文章來自Github上開源項目翻譯靈感來自 谷歌面試學習手冊原文地址:Machine Learning for Software Engineers