大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python机器学习自学的问题,于是小编就整理了4个相关介绍Python机器学习自学的解答,让我们一起看看吧。
如何从零开始入行机器学习?
我建议大家可以选择一个合适的社区平台去学习,效果非常好,微信小程序“八 斗问答”使用了几 天,推荐给大家,它是一个干货平台、Python、机器学习、深度学 习、自动驾驶实战等都有。
机器学习入门书籍:李航的统计学习、周志华西瓜书等,视频:台大林轩田的机器学习基石与技法;资料不在多,在这里自荐一波,一个有温度有情怀的公众号AlgorithmDeveloper,一起系统地自学机器学习,加油💪。
我建议从看机器学习的公开课开始,这里推荐cs229公开课,是吴恩达的。
然后做一些简单的练习题,这个在kaggle里面可以找到,比如Titanic和数字识别那种。
坚持就是胜利,加油~
如何学习作为机器学习基础的Python语言?
大概可以分成几个阶段。
第一个阶段,是掌握Python 基础技能。这可以按照一些教程和书籍来进行,比方说《笨方法学Pyhon》、廖雪峰的Python教程、《Python cookbook》等等。这一阶段的重点是多看多写代码,只有多看多写才能尽快熟悉。在这个阶段,还要熟悉一些常用的库,例如Numpy、pandas、matplotlib等等。这些可以按照文档或者在github上找到现成的文档和代码来学习。
第二个阶段,了解一些机器学习的基本内容。可以看MOOC,也可以买些相关书籍。吴恩达的机器学习教程很受欢迎,网上能找到***和笔记。
然后进入第三个阶段,把Python和机器学习结合在一起。可以自己尝试实现一些机器学习工具,例如k-均值聚类、决策树、线性回归、逻辑回归、支持向量机之类,要是自己实现不了也没有关系,毕竟github上有大量的代码可以参考学习。
别相信那些一上来给你推荐十来本几百页书或者资料的人!学python,十步!一,安装python3!二,Google查一下基本语法!三,Google一段简单的python代码跑一下,代码去理解基本语法!四,自己找一项目写代码,实战出高手!五,写代码!六,写代码!七,写代码!八,写代码!九,Google python的面向对象!十,GitHub上开一个自己的项目!
机器学习有哪些学习路线?
我想你应该是还没有毕业的学生吧。刚毕业的应届生,企业要求不高,你在电脑上安装python,下载好机器学习库,然后安装一个深度学习框架,这样好入手,我用的是tensorflow,你也可以弄弄,然后建议你看看李航的《统计学习方法》和周志华的《机器学习》,在把深度学习里面经典网络跑一跑,弄清楚里面数据运算过程,这样秋招不用愁
首先,你要了解算法的过程,可以专门买一本数据挖掘方面的书来看,其次,你说你懂Python,那么你要学习Python机器学习包,比如,numpy,pandas,skearn,matplotlib等库,要熟悉各种算法接口,尤其是算法类的参数,最后是提升,你要懂算法原理,只懂算法过程只能算是入门,但是要提高自己,必须要冻原理,算法原理涉及的数学知识比较多,统计学,概率学,微积分,代数等等,真正搞懂各个算法原理并不是容易的事,但是你说你有数学基础,那么学这些其实并不算很难。
当然,人工智能的发展,需要你对深度学习也要会,还要会spark分布式计算,这些可以慢慢来,工作中提升。
没有什么捷径,只有不断学习学习😊
Python人工智能学习流程怎么安排?
学习Python人工智能需要系统性、全面性和[_a***_]性的学习。以下是一个较为完整的Python人工智能学习流程:
学习Python基础:学习Python语言基础,包括Python基本语法、数据类型、控制流、函数、模块和面向对象编程等。
学习数学基础:数学基础是人工智能学习的基础,包括线性代数、概率论、统计学等。
学习机器学习:学习机器学习理论和算法,包括监督学习、无监督学习、半监督学习等,同时需要学习Python机器学习库,如scikit-learn、TensorFlow、Keras等。
到此,以上就是小编对于python机器学习自学的问题就介绍到这了,希望介绍关于python机器学习自学的4点解答对大家有用。