只需十四步:从零开始掌握Python机器学习(附资源)
2017-03-15 08:55:54 来源: 评论:0 点击:
作者:Matthew Mayo
机器之心编译
参与:黄小天、吴攀、晏奇、蒋思源
Python 可以说是现在最流行的机器学习语言,而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗?本教程或许能帮你成功上手,从 0 到 1 掌握 Python 机器学习,至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家,就要看你自己的努力了。本教程原文分为两个部分,机器之心在本文中将其进行了整合,原文可参阅:http://suo.im/KUWgl 和 http://suo.im/96wD3。本教程的作者为 KDnuggets 副主编兼数据科学家 Matthew Mayo。
「开始」往往是最难的,尤其是当选择太多的时候,一个人往往很难下定决定做出选择。本教程的目的是帮助几乎没有 Python 机器学习背景的新手成长为知识渊博的实践者,而且这个过程中仅需要使用免费的材料和资源即可。这个大纲的主要目标是带你了解那些数量繁多的可用资源。毫无疑问,资源确实有很多,但哪些才是最好的呢?哪些是互补的呢?以怎样的顺序学习这些资源才是最合适的呢?
首先,我假设你并不是以下方面的专家:
-
机器学习
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Python
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任何 Python 的机器学习、科学计算或数据分析库
当然,如果你对前两个主题有一定程度的基本了解就更好了,但那并不是必要的,在早期阶段多花一点点时间了解一下就行了。
基础篇
第一步:基本 Python 技能
如果我们打算利用 Python 来执行机器学习,那么对 Python 有一些基本的了解就是至关重要的。幸运的是,因为 Python 是一种得到了广泛使用的通用编程语言,加上其在科学计算和机器学习领域的应用,所以找到一个初学者教程并不十分困难。你在 Python 和编程上的经验水平对于起步而言是至关重要的。
首先,你需要安装 Python。因为我们后面会用到科学计算和机器学习软件包,所以我建议你安装 Anaconda。这是一个可用于 Linux、OS X 和 Windows 上的工业级的 Python 实现,完整包含了机器学习所需的软件包,包括 numpy、scikit-learn 和 matplotlib。其也包含了 iPython Notebook,这是一个用在我们许多教程中的交互式环境。我推荐安装 Python 2.7。首先,我假设你并不是以下方面的专家:
-
机器学习
-
Python
-
任何 Python 的机器学习、科学计算或数据分析库
当然,如果你对前两个主题有一定程度的基本了解就更好了,但那并不是必要的,在早期阶段多花一点点时间了解一下就行了。
基础篇
第一步:基本 Python 技能
如果我们打算利用 Python 来执行机器学习,那么对 Python 有一些基本的了解就是至关重要的。幸运的是,因为 Python 是一种得到了广泛使用的通用编程语言,加上其在科学计算和机器学习领域的应用,所以找到一个初学者教程并不十分困难。你在 Python 和编程上的经验水平对于起步而言是至关重要的。
首先,你需要安装 Python。因为我们后面会用到科学计算和机器学习软件包,所以我建议你安装 Anaconda。这是一个可用于 Linux、OS X 和 Windows 上的工业级的 Python 实现,完整包含了机器学习所需的软件包,包括 numpy、scikit-learn 和 matplotlib。其也包含了 iPython Notebook,这是一个用在我们许多教程中的交互式环境。我推荐安装 Python 2.7。
如果你不懂编程,我建议你从下面的免费在线书籍开始学习,然后再进入后续的材料:
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Learn Python the Hard Way,作者 Zed A. Shaw:https://learnpythonthehardway.org/book/
如果你有编程经验,但不懂 Python 或还很初级,我建议你学习下面两个课程:
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谷歌开发者 Python 课程(强烈推荐视觉学习者学习):http://suo.im/toMzq
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Python 科学计算入门(来自 UCSB Engineering 的 M. Scott Shell)(一个不错的入门,大约有 60 页):http://suo.im/2cXycM
如果你要 30 分钟上手 Python 的快速课程,看下面:
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在 Y 分钟内学会 X(X=Python):http://suo.im/zm6qX
当然,如果你已经是一位经验丰富的 Python 程序员了,这一步就可以跳过了。即便如此,我也建议你常使用 Python 文档:https://www.python.org/doc/
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