要如何开始从零掌握Python机器学习?
作为一个过来人,我的建议是分三步进行:
第一步:学习基本 Python 技能
如果要使用 Python 进行机器学习,拥有对 Python 有基础的理解非常关键。幸运的是,Python 是当前普遍使用的流行语言,并纳入了科学计算和机器学习的内容,所以找到入门教程并不困难。在选择起点时,很大程度上要取决于你之前的 Python 经验和编程经验。推荐一本最经典的入门书籍:《Python编程 从入门到实践》
第二步:学习机器学习基础技能
KDnuggets 的 Zachary Lipton 指出,人们对于“数据科学家”的认知千差万别。这实际上是对机器学习领域的反映。数据科学家在不同程度上使用计算学习算法。要建立和使用支持向量机模型,熟知核函数方法是否是必需的?答案当然不是。就像现实生活中的许多事情一样,所需要的理论深入程度与具体的实际应用有关。获取对机器学习算法的深入理解不是本文的讨论范围, 而且这通常需要在学术领域投入大量时间,或者至少要通过密集的自学才能达到。
好消息是,你不必拥有博士级别的机器学习理论能力才能进行实践,就如同不是所有程序员都必须接受计算机理论教育才能写好代码。
吴恩达在 Coursera 的课程非常赞,如果你有时间,可以自己去 Coursera 完成这个课程 :Andrew Ng’s Machine Learning course 。另外推荐一本书:周志华的《机器学习》
第三步:开始用 Python 进行机器学习
这一步开始进入到实践了,推荐看Peter Harrington的《机器学习实战 》
这本书啃透,你的Python和机器学习已经是能达到掌握的水平啦!
另外也推荐你使用一些其他的机器学习框架:比如H2O,还有像http://www.datazen.ai/这样的网站,里面会集成很多机器学习框架,迅速完成建模实战任务。
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