手把手教你用 Python 进行机器学习

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作者 | Oleksii Kharkovyna

译者 | 李洁

编辑 | Lemonbit

译文出品 | Python数据之道

手把手教你用 Python 进行机器学习

机器学习是人工智能领域的一个重要研究课题，近年来一直倍受关注。这一领域可能会提供有吸引力的机会，而且在这一领域开始职业生涯并不像乍看上去那么困难。即使你在数学或编程方面没有任何经验，也不是问题。学会的最重要的因素纯粹是你自己的兴趣和学习所有这些东西的动机。

如果你是一个新手，不知道从哪里开始学习、为什么需要机器学习、以及为什么它最近越来越受欢迎，看本文就对了！我已经收集了所有必要信息和有用资源来帮助你学到新的知识和完成你的第一个项目。

为什么选择Python？

如果你的目标是成为一名成功的程序员，你需要知道很多事情。但是，对于机器学习和数据科学来说，掌握至少一种编程语言并能够自信地运用它就足够了。所以，冷静点，你不必成为编程天才。

成功的机器学习之旅需要从一开始就选择适当的编程语言，因为你的选择将决定你的未来。在这一步，你必须有计划地思考，正确安排优先事项，不要把时间花在不必要的事情上。

我的观点是：Python 对于初学者来说是一个完美的选择，可以让你专注于机器学习和数据科学领域。它是一种极简且直观的语言，具有全功能的工具库线（也称为框架），大大减少了获得第一个结果所需的时间。

你也可以考虑使用 R 语言，但就个人而言，我更倾向于使用 Python。你可以在以下链接读到我对这个问题的详细解释：

Python vs R. Choosing the Best Tool for AI, ML & Data Science. https://medium.com/datadriveninvestor/python-vs-r-choosing-the-best-tool-for-ai-ml-data-science-7e0c2295e243

第0步 你需要了解的ML流程的简要概述

机器学习是基于经验的学习。举个例子，它就像一个人通过观察别人下棋来学习下棋。通过这种方式，计算机可以通过提供经过训练的信息来编程，从而获得高概率识别个体或其特征的能力。

首先，你需要知道机器学习分为这些不同的阶段:

• 数据收集

• 数据排序

• 数据分析

• 算法开发

• 检查生成的算法

• 使用算法进一步得出结论

关于提取模式，不同的算法被使用，这些算法被分为两类: