python机器学习：是什么、学习课程和相关资源

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1. 介绍

Python作为一种高级编程语言，近年来在机器学习领域取得了巨大成功。本文将深入探讨Python机器学习的概念、学习课程以及相关资源，帮助读者更好地了解和入门这个领域。

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2. Python与机器学习的关系

2.1 Python简介

Python是由Guido van Rossum于1989年创造并于1991年首次发布的一种编程语言。它以其简洁、易读、易学的特点而闻名，被广泛用于数据科学、Web开发、机器学习、人工智能、科学计算等领域。

2.2 Python在机器学习中的应用

Python已经成为机器学习的主要编程语言之一。许多机器学习课程和项目都使用Python编写，大型公司也广泛采用Python，使其成为未来主要的编程语言之一。

2.3 机器学习概述

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，不断改善自身性能。

3. Python机器学习学习课程

3.1 常见算法

学习Python机器学习的核心内容包括常见算法的掌握，如KNN算法、线性回归、逻辑斯蒂回归算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机以及聚类K-means算法。

相关学习资源：lawlite19/MachineLearning_Python: 机器学习算法python实现

3.2 数据处理和特征抽取

熟练掌握数据处理和特征抽取的技术，包括字典特征抽取、文本特征抽取、归一化、标准化、数据主成分分析PCA等。

3.3 模型和算法

深入学习各种机器学习模型和算法，包括决策树模型、随机森林、线性回归、逻辑回归等。

3.4 相关资源

学习过程中，积累相关资源非常重要。以下是一些建议的资源：

3.4.1 Python机器学习 gitbooks提供(请勿商用)

机器学习，如今最令人振奋的计算机领域之一。看看那些大公司，Google、Facebook、Apple、Amazon早已展开了一场关于机器学习的军备竞赛。从手机上的语音助手、垃圾邮件过滤到逛淘宝时的物品推荐，无一不用到机器学习技术。

如果你对机器学习感兴趣，甚至是想从事相关职业，那么这本书非常适合作为你的第一本机器学习资料。市面上大部分的机器学习书籍要么是告诉你如何推导模型公式要么就是如何代码实现模型算法，这对于零基础的新手来说，阅读起来相当困难。而这本书，在介绍必要的基础概念后，着重从如何调用机器学习算法解决实际问题入手，一步一步带你入门。即使你已经对很多机器学习算法的理论很熟悉了，这本书仍能从实践方面带给你一些帮助。

具体到编程语言层面，本书选择的是Python，因为它简单易懂。我们不必在枯燥的语法细节上耗费时间，一旦有了想法，你能够快速实现算法并在真实数据集上进行验证。在整个数据科学领域，Python都可以说是稳坐语言榜头号交椅。

3.4.2 一个完整的机器学习项目 confucianzuoyuan提供

本章中，你会假装作为被一家地产公司刚刚雇佣的数据科学家，完整地学习一个案例项目。下面是主要步骤：

  1. 项目概述。
  2. 获取数据。
  3. 发现并可视化数据，发现规律。
  4. 为机器学习算法准备数据。
  5. 选择模型，进行训练。
  6. 微调模型。
  7. 给出解决方案。
  8. 部署、监控、维护系统。

3.4.3 机器学习实战| Python机器学习算法应用实践 showmeai提供

本篇文章希望带大家完整走一遍机器学习应用流程，我们会讲解到基于Python的机器学习算法，应用在结构化数据和非结构化数据(图像)上，希望通过文章内容帮助大家在案例中重温机器学习基础知识，并学习应用机器学习解决问题的基本流程。

文章中会用到下述两个库来实现机器学习算法：

Scikit-Learn：最常用的python机器学习算法工具库之一。

Keras：便捷的深度学习神经网络搭建应用工具库。

对于上述两个工具库的用法，大家也可以通过ShowMeAI的文章 AI建模工具速查 | Scikit-Learn使用指南 和 AI建模工具速查 | Keras使用指南 来快速查询和使用。

Python机器学习算法实战; 机器学习基本流程;

在本篇文章中，我们将讲解到以下内容：

问题抽象与理解

数据准备与处理(预处理、特征提取、特征工程等)

各种机器学习算法

实验结果分析与对比

模型选择与调优

Python机器学习算法实战; 常用机器学习算法;

我们会覆盖到的机器学习算法包括：KNN、朴素贝叶斯、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、感知机、前馈神经网络、卷积神经网络。

4. Python机器学习的发展前景

随着人工智能和机器学习的不断发展，掌握Python机器学习技能将成为未来职业发展的关键。Python在其丰富的库和框架支持下，为从事数据科学和人工智能领域的专业人士提供了强大的工具。

5. 结论

Python机器学习是一个充满活力和机遇的领域。通过学习核心算法、数据处理技术以及深入了解相关资源，你将能够在这个领域取得更多的成就。无论是初学者还是有经验的开发者，都可以通过系统的学习和实践，提升自己在Python机器学习领域的技能水平。