用Python掌握机器学习的10个步骤

机器学习是现在最受欢迎的流行语之一,而且多年来它的流行程度越来越受欢迎。然而,在市场上有合格的机器学习专业人员稀缺,所以现在是在这个领域开始职业生涯的一个很好的时机。本文被编写了为您提供逐步入门的逐步指南 机器学习培训 在Python中,它被认为是机器学习最常见的编程语言。

1.    学习Python.

Python是一种高级面向对象的编程语言,该语言是在1991年首次引入的。Python是一种非常可读性和强大的编程语言。 Python是适应的,它的灵通性使其成为机器学习的良好匹配。 Python是一个美丽,易于学习和易于使用的编程语言。

Python是最简单的机器学习的最简单方法,即使他们没有编程或编码语言体验。 Python用于机器学习 尽管有一些缺点,如被视为一个缺点,仍然是最好的语言之一“slow” language.

2.    Python的基础知识

也许你相信要继续 机器学习培训,你必须是一个python专家。然而,这不是这种情况。 Python使机器学习更具可用。你需要坚实地了解Python’基本面。如果你是python的新手,并且不确定在哪里开始,请注册a 机器学习在线课程 to learn the basics.

在计算机上安装Python编辑器或集成开发环境(IDE)。有几个ides可供选择。您可以选择您认为适合的任何一个,但Anaconda被认为是最适合机器学习的,然后开始练习和提高您的技能。

3.    机器学习基础

机器学习似乎为新人提供了很多新的高科技概念和程序。如果您相信这一点,您将被解除以了解您不正确。机器学习专注于可以通过一些可以学习的核心科目  AI和ML课程在线。 ml不是一项艰巨的任务。

您必须熟悉以下概念来掌握机器学习:

·     Mathematics

·     Statistics

·     机器学习的算法

·     像Python这样的编程语言

·     分析和数据争吵

4.    Python软件包

这是图片冠军,Python软件包。这是我们主要使用的主要原因 Python用于机器学习。完成上面列出的要求后,了解机器学习中使用的Python库。

虽然内置的Python库绰绰有余 机器学习培训,您还可以导入其他库。 numpy,pandas,matplotlib和scikit-seature是ML库的一些最常见的Python。

5.    用Python机器学习

进一步在机器学习路线上移动,数据预处理和机器学习策略是您可以专注于以下主题。我们不’需要在机器学习中的数据;我们需要高质量的数据,这需要数据预处理。这是你的’ll need to do:

·     Data pre-processing

·     Data analysis

·     数据可视化的单变量块

·     数据可视化的多变量绘图

机器学习最强大的武器是机器学习技术。许多人错误地认为机器学习方法和算法是相同的。但这完全不正确。技术是解决问题的方法,当我们讨论算法时,我们预计从输入数据输出。

以下是一些机器学习策略,用于监督学习和无监督的学习,可以帮助您更接近您的目标。

·     Regression

·     Anamoly detection

·     Clustering

·     Classification

6.    机器学习算法

机器学习算法是域的基础。是什么让计算机智能化?当然,算法。算法确定系统的作用方式。建议您首先在尝试在Python中实现这些算法之前了解这些算法。然后继续前进,并与之实践 Python用于机器学习.

看看哪种算法使机器学习这种强大的工具。

·     线性和逻辑回归

·     Decision tree

·     支持向量机(SVM)

·     Naive Bayes

·     KNN

·     K-means

·     Random forest

7.    了解高级主题并概念化这些重要想法

既然,如文章的前一节所述,Python操作的各个关键组件如何如何了解,有一个根本的知识,所以有必要了解和概念在Python中的某些中等复杂的概念。当有挑战时,旅行变得更加令人兴奋。在我们的旅行中,冒险即将开始,让它讽刺。在算法之后,您将学习先进的机器学习 有助于您提高您的分类技能的原则。所以,欢迎来到我们的支持向量机(SVM),减少维度和渐变促进算法风险。

8.    与Python深入学习

机器学习的另一部分让每个人都疯狂的是与Python的深刻学习。随着Python应用于深度学习,在这些方法上工作变得更加愉快。了解深度学习以及为什么我们在用Python练习之前需要它。我们对深入学习的以下主题密切关注,您必须密切关注以下主题。

·     深度学习有什么好处?

·     人工神经网络(ANN)

·     Deep neural networks

·     Applications

9.    代码不断

在研究任何编程语言时,应保留编码的一致性。与语言保持联系和学习新事物成为一个基本要素。由于互联网上提供的伟大工具,您的错误越多,您就可以了解越多。

Python是一种强大的强大的编程语言。它’快速且易于使用。 Pycharm,Visual Studio代码,Jupyter笔记本和其他集成开发环境(IDE)是可用的许多选择。

10. 在一些很酷的项目上工作

既然我们对Python语言的工作知识及其构建各种新项目的能力,就通过实施各种有趣的项目将这些编码技能带到一个新的级别至关重要。保持编码并确保您使用新获得的技能以项目的形式开发更广泛的任何编码语言,特别是像Python这样的语言。

结论

因此,以下是实现机器学习野心的十个步骤。由于机器学习,人类以及机器正在变得越来越聪明。

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