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：

选自kdnuggets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

第1步：机器学习基础回顾&一个新视角

上篇中包括以下几步：

1. Python 基础技能

2. 机器学习基础技能

3. Python 包概述

4. 运用 Python 开始机器学习：介绍&模型评估

5. 关于 Python 的机器学习主题：k-均值聚类、决策树、线性回归&逻辑回归

6. 关于 Python 的高阶机器学习主题：支持向量机、随机森林、PCA 降维

7. Python 中的深度学习

如上所述，如果你正准备从头开始，我建议你按顺序读完上篇。我也会列出所有适合新手的入门材料，安装说明包含在上篇文章中。

然而，如果你已经读过，我会从下面最基础的开始：

如果你正在寻找学习机器学习基础的替代或补充性方法，恰好我可以把正在看的 Shai Ben-David 的视频讲座和 Shai Shalev-Shwartz 的教科书推荐给你：

记住，这些介绍性资料并不需要全部看完才能开始我写的系列文章。视频讲座、教科书及其他资源可在以下情况查阅：当使用机器学习算法实现模型时或者当合适的概念被实际应用在后续步骤之中时。具体情况自己判断。

第2步：更多的分类

我们从新材料开始，首先巩固一下我们的分类技术并引入一些额外的算法。虽然本篇文章的第一部分涵盖决策树、支持向量机、逻辑回归以及合成分类随机森林，我们还是会添加 k-最近邻、朴素贝叶斯分类器和多层感知器。

k-最近邻（kNN）是一个简单分类器和懒惰学习者的示例，其中所有计算都发生在分类时间上（而不是提前在训练步骤期间发生）。kNN 是非参数的，通过比较数据实例和 k 最近实例来决定如何分类。

朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理的分类器。它假定特征之间存在独立性，并且一个类中任何特定特征的存在与任何其它特征在同一类中的存在无关。

多层感知器（MLP）是一个简单的前馈神经网络，由多层节点组成，其中每个层与随后的层完全连接。多层感知器在 Scikit-learn 版本 0.18 中作了介绍。

首先从 Scikit-learn 文档中阅读 MLP 分类器的概述，然后使用教程练习实现。

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