我该如何入门Python机器学习?

Python机器学习入门|系列教程 一次性与大家分享机器学习中最常用的六个 Python 模块,包括 NumPy,Pandas,Matplotlib,Scikit-Learn,PyTorch 与 Tensorflow 的快速上手教程。TensorFlow 是由 Google 开发的一个开源深度学习框架,它提供了丰富的 API 和工具,其核心特点是其灵活的计算图和自动微分功能,使得用户可以轻松地实现复杂数学运算和搭建复杂的神经网络。NumPy 是 Python 中最基础的科学计算库,为我们提供了高性能的多维数组处理和计算功能。 阅读详情

我是在研一的时候开始学习机器学习的。相对于题主来说,我更是一窍不通,Python都没有一点点基础。总结一下我在学习Python的过程,以及自己在学习机器学习过程中的用到的优质资源,也总结一下我的学习心得。

一、怎么学习Python?

在开始的时候,还是要强调一下怎么学习Python。Python是很多人做机器学习的语言,虽然Python相对来说比较简单,但也需要掌握好的学习路径,才能让我们的能力快速提升。

1.1python基础知识的学习

python是开源免费的编程语言,python比较简单,但仍然需要我们复出时间和努力去学习。首先就是我们学会看python语言、能用python读数据、写数据、分析数据。

整理了一些需要学习的基础知识:

python安装和环境配置
变量类型和运算符(int、float、complex、布尔类型、字符串、逻辑运算符等)
列表、元组、字典和集合(list列表、元组、dict字典、set集合等基本操作)
字符串常用方法(len()函数、split()分割、join()合并、count()统计、index()检测、大小写转换等)
常用函数(for循环、if语句、zip函数、while循环等)
文件操作(文件路径、read、open、clos、write等函数)
模块和包(理解模块、包的概念;创建包、导入包等)

1.2 python数据分析和可视化库的学习

在了解python基础知识的学习后,需要在数据分析和可视化方便有一些简单的学。这儿主要介绍四个入门必学的python库:numpy、pandas、scipy、matplotlib。

numpy

numpy是python中科学计算的基础库。可以应用在:数据分析、信号处理、图像处理、地理处理、统计计算等众多方面。

中文文档:NumPy

pandas

pandas是基于numpy的开源数据处理库,可以提供高效、灵活、丰富的数据分析工具。在进行数据分析的时候,让数据清洗、分析和可视化更加简单高效。

中文文档:Pandas

Scipy

Scipy也是依赖于numpy库的科学计算库。Scipy包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算,这些功能对于我们在进行数据分析的时候都是很重要的。

官网:SciPy

matplotlib

matplotlib是很多学习python初学者接触的第一个数据可视化库,提供了很多绘图功能,也有很多各种类型的图表和图形。

matplotlib官网:https://matplotlib.org/

matplotlib官网例图:https://matplotlib.org/gallery.html

1.3 python入门资料

《 Python编程:从入门到实践 》

是很多的python入门第一本书,书有两部分,第一部分讲基础知识、第二部分会有一些实践。

廖雪峰python学习网站

不少在学习python的时候,就是按着这个自学网站一步一步的学习起来的。网站关于python的知识体系是非常全面的,缺点是知识点之间跳动比较生硬。

W3school学习

界面很简单,每个知识点也都是说得很清楚,大家可以跟着网站继续学习。

在熟悉python的基础信息后,就可以开始准备学习机器学习了。机器学习是python最重要的应用方向之一。当前经常听到的大模型就是机器学习在应用,并且在生活中产生了深远的影响,谁可以早一步掌握大模型,就可以早人一步提高自己的工作效率。

这里给大家分享一份Python全套学习资料,包括学习路线、软件、源码、视频、面试题等等,都是我自己学习时整理的,希望可以对正在学习或者想要学习Python的朋友有帮助!

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1️⃣零基础入门

① 学习路线

对于从来没有接触过Python的同学,我们帮你准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。
在这里插入图片描述

② 路线对应学习视频

还有很多适合0基础入门的学习视频,有了这些视频,轻轻松松上手Python~在这里插入图片描述

③练习题

每节视频课后,都有对应的练习题哦,可以检验学习成果哈哈!
在这里插入图片描述
因篇幅有限,仅展示部分资料

2️⃣国内外Python书籍、文档

① 文档和书籍资料

在这里插入图片描述

3️⃣Python工具包+项目源码合集

①Python工具包

学习Python常用的开发软件都在这里了!每个都有详细的安装教程,保证你可以安装成功哦!
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②Python实战案例

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲代码,动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。100+实战案例源码等你来拿!
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③Python小游戏源码

如果觉得上面的实战案例有点枯燥,可以试试自己用Python编写小游戏,让你的学习过程中增添一点趣味!
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4️⃣Python面试题

我们学会了Python之后,有了技能就可以出去找工作啦!下面这些面试题是都来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂,并且有阿里大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
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5️⃣Python兼职渠道

而且学会Python以后,还可以在各大兼职平台接单赚钱,各种兼职渠道+兼职注意事项+如何和客户沟通,我都整理成文档了。
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如何入门Python与机器学习 编者按:本书节选自图书《Python与机器学习实战》,Python本身带有许多机器学习的第三方库,但本书在绝大多数情况下只会用到Numpy这个基础的科学计算库来进行算法代码的实现。这样做的目的是希望读者能够从实现的过程中更好地理解机器学习算法的细节,以及了解Numpy的各种应用。不过作为补充,本书会在适当的时候应用scikit-learn这个成熟的第三方库中的模型。 “机器学习”在最近虽可能... 阅读详情

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