0基础/转行 如何用3个月学会Python机器学习

如今Python在人工智能和数据分析领域有着不可替代的作用，众多机器学习的框架都支持Python API，数据分析、存储、获取、运算方便， 所以Python 已经成为人工智能领域机器学习的第一语言。

写这篇文章的初衷也是因为现在好多朋友都想了解如何入门/转行Python机器学习，搭上人工智能这列二十一世纪的快车。再加上这个问题每隔一阵子就会有人提及，因此想写篇文章来个一劳永逸。

文章的宗旨：

1.指出学习中的一些误区

2.提供客观可行的学习表

3.给出进阶学习的建议

目标读者是：

1.零基础，对人工智能感兴趣的读者

2.有基础，想将机器学习/数据分析和自己的本职工作相结合的朋友

3.在读的学生朋友

4.已工作，有其他编程基础想转人工智能的朋友

学习中的一些误区

1. 不要试图掌握所有相关的数学知识后再开始学习机器学习

一般人如果想要把这些知识都补全再开始机器学习往往需要很长时间，容易半途而废。而且这些知识是工具不是目的，我们的目标又不是成为数学家。建议在机器学习的过程中哪里不会补哪里，这样更有目的性且耗时更低。

2. 不过多收集资料 & 分辨资料的时效性

机器学习的资料很多，动辄就有几百G的材料可以下载观看，很多朋友都有“收集癖”，其实也就是放那而已。

在入门期间，建议“小而精”的选择资料，找准适合你的，看得懂的开始行动。

3. 多实践，多认识一些行业大咖 多交流

机器学习一些算法选择毫不夸张的讲就是在实践中摸索经验和技巧，不行动肯定是不行的。另外多跟一些行业大咖交流学习，有机会认识就一定要取得联系。这波人身上或身边有很多的资源和人脉，尽可能挖掘一些，不管是学习途中的问题请教还是以后的工作机会，这些能用得上的尽量不要放过。

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