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 。
python做机器学习的话有哪些推荐的书跟课程?
机器学习:1.理论研究和推导可以看周志华老师的《机器学习》 , 也称为西瓜书 , 里面讲了各种算法的推导 , 比如线性回归 , k值最近邻 , 支撑向量机等可解释模型 , 缺少神经网络的具体讲解 。(还有一点就是其中不涉及到代码)2.被奉为神作的是一本名为《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn,Keras&TensorFlow》,这本书把机器学习的讲解和代码结合在一块 , 从线性回归到支撑向量机再到深度学习都有设计(但以机器学习为主)3.《机器学习实战》 , 真本书是一本比较经典的书 , 书比较老了 , 但是讲的挺好 , 这本书主要偏重代码 , 没有涉及到深度学习深度学习:1.理论研究的话可以参考花书《深度学习》 , 这本书纯粹讲理论推导 , 不涉及代码 , 是一本比较经典的书2.《TensorFlow深度学习》 , 这本书Github上有免费的电子版 , 把深度学习的TF2.0相结合 , 俗称龙书 , 应该是TF书里面比较好的了3.《动手学深度学习》pytorch版 , 这本书是把深度学习和Pytorch相结合 , 是Pytorch里面比较好的书籍了课程的话:入门机器学习可以看吴恩达的课 , 主要是我一般喜欢看书自己学[捂脸][捂脸][捂脸] 。
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