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#楼主# 2020-3-31

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如何通过7个简单步骤掌握Python的机器学习-1.jpg

机器学习是当下的热门词汇之一,近年来正经历着它的扩展和普及。但是目前市场上缺乏熟练的机器学习专业人员,这是开始机器学习领域职业生涯的大好时机。Python被认为是所有机器学习开发语言列表中的第一名。本文旨在通过7个步骤为您介绍如何开始使用Python进行机器学习。
步骤1. PYTHON的基础

实际上,Python使您的机器学习之路更加容易。您需要熟练掌握Python的基础知识。要学习Python,请在计算机中安装Python的编辑器或IDE。有许多可用的IDE。您可以选择自己认为合适的任何一种,然后开始练习并提高技能。
步骤2.机器学习基础

对于初学者来说,机器学习似乎有许多新的高科技概念和过程。其实机器学习是以我们学校所学的基础学科为基础的。机器学习不是一个艰难的工作。

为了掌握机器学习,你需要精通以下提到的概念:
    数学统计机器学习算法编程语言数据整理和分析
步骤3. PYTHON包

在完成上述前提条件后,请了解用于机器学习的Python库。

尽管内建的Python库对于机器学习来说已经足够了,但是您还可以从外部导入所需的库。NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn是机器学习中广泛使用的库。
步骤4.使用Python进行机器学习

在机器学习的道路上前进,您需要处理的下一个主题是数据预处理和机器学习技术。在机器学习中,我们需要的是高质量的数据,为此,首先需要进行数据预处理。在这里,您需要经历:
    数据预处理分析数据可视化数据单变量图可视化数据多变量图

机器学习技术是机器学习最强大的武器。许多人认为机器学习技术和算法是相同的。但这绝对是错误的。技术是解决问题的方法,当我们讨论算法时,我们期待给定输入的输出。

以下是机器学习技术,可以让你离你的目标更近一步。
    回归异常检测聚类分类
步骤5.机器学习算法

机器学习算法是机器学习的基础。什么使机器智能呢?当然是算法。机器根据算法运行。我建议,在使用Python之前,先从理论上理解这些算法。然后用Python实现它的实际实现。

看看是什么算法使机器学习成为一项有影响力的技术。
    线性回归和逻辑回归决策树支持向量机(SVM)朴素贝叶斯KNNK均值随机森林
第6步.高级主题

继算法之后,现在轮到高级机器学习概念了,这将使您更加精通。因此,可以仔细研究包括支持向量机(SVM),降维和梯度提升等算法。
第7步:使用PYTHON进行深度学习

使用Python进行深度学习是机器学习的另一个方面。在使用Python学习深度学习之前,首先要了解什么是深度学习,为什么我们需要它?

您需要在深度学习中注意以下提到的主题。
    为什么要深度学习?人工神经网络(ANN)深度神经网络应用领域
最后

这是您可以完成机器学习梦想的七个步骤。

原文地址:https://www.toutiao.com/a6800753369238471172/
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依然永恒 发表于 2020-3-31 17:41:14
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