大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python入门机器学习的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python入门机器学习的解答，让我们一起看看吧。
如何学习作为机器学习基础的Python语言？
别相信那些一上来给你推荐十来本几百页书或者资料的人！学python，十步！一，安装python3！二，Google查一下基本语法！三，Google一段简单的python代码跑一下，修改代码去理解基本语法！四，自己找一项目写代码，实战出高手！五，写代码！六，写代码！七，写代码！八，写代码！九，Google python的面向对象！十，GitHub上开一个自己的项目！
第一个阶段，是掌握Python 基础技能。这可以按照一些教程和书籍来进行，比方说《笨方法学Pyhon》、廖雪峰的Python教程、《Python cookbook》等等。这一阶段的重点是多看多写代码，只有多看多写才能尽快熟悉。在这个阶段，还要熟悉一些常用的库，例如Numpy、pandas、matplotlib等等。这些可以按照文档或者在github上找到现成的文档和代码来学习。
第二个阶段，了解一些机器学习的基本内容。可以看MOOC，也可以买些相关书籍。吴恩达的机器学习教程很受欢迎，网上能找到视频和笔记。
然后进入第三个阶段，把Python和机器学习结合在一起。可以自己尝试实现一些机器学习工具，例如k-均值聚类、决策树、线性回归、逻辑回归、支持向量机之类，要是自己实现不了也没有关系，毕竟github上有大量的代码可以参考学习。
如何入门机器学习？
- 了解机器学习的基本概念和原理
- 学习数学知识，特别是线性代数、微积分、统计学等
- 熟悉常用的机器学习算法，如线性回归、决策树、SVM等
- 实践，参加一些机器学习竞赛，项目或者练习题目
- 学习相关的工具，如Python的机器学习库（如scikit-learn、TensorFlow等）。
总的来说，要成为一名机器学习工程师，需要一定的数学知识、代码实现能力和实践经验。
非常高兴回答题主的这个问题，最近机器学习是非常热门的一个研究方向，但是需要说明的是机器学习并不是一个新概念了。
早期的机器学习更多是用于数学模型的拟合，数据回归和数据挖掘领域。主要的算法包括朴素贝叶斯，k-近邻，聚类，主成分析PCA等，这都是非常经典的算法。题主至少要了解。
往后随着深度神经网络的出现，机器学习进入了深度机器学的新领域，很大程度上现在火热的机器学习就是指的深度机器学习，包括谷歌的阿尔法狗都属于这一领域。这一部分如何来学好呢？这涉及的知识主要有:1，数学基础知识，包括高数中的导数、梯度，线性代数中的矩阵运算以及概率论的有关内容；2，适合机器学习的编程语言，比如Python和相关的库比如科学计算库:Numpy等；3，选择一个成熟且功能强大的深度学习框架，比如Tensorflow。
最后就是一个好的[_a***_]教程，或是教学入门***。这部分有很多资料，题主可以去搜索包括用某宝~
方法大致就是这样了，希望楼主可以通过一些项目不断的去学习，这一过程很可能会遇到一些困难或是问题，要多思考多逛帖子。一定能进步的。
1. 线性代数
2. 概率统计
3. 微积分，偏微分
5. 深度学习
6. 神经网络（深度学习）
谢邀！个人认为机器学习最开始需要培养兴趣，要是一开始就一大堆公式算法什么的，看着头晕。所以可以从使用KMeans对客户分类这样的实践开始，培养兴趣。
之后的机器学习需要从理论，编程方面抓起并结合实践，提高掌握程度。具体介绍一下这部分的知识点吧。
理论基础
数学基础
概率论
统计学
线性代数
分享一下我以前自学的经验。
前提条件：①一定的高等数学基础，微分、偏微分、概率论、线性代数等。刚接触不需要太深入，知道，熟悉一些概念即可（比如矩阵的行列式、偏微分求导）。②一定的编程基础，主要是Matlab，Python，熟悉基本的语法即可。③有一定的英文听读能力。如果以上条件不具备，建议别入坑。
第一步：直接上Cousera搜斯坦福大学（Stanford）吴恩达的机器学习课程。如果掌握了前提知识，跟着学，学得懂。不懂的数学概念查资料。课后的练习是该课的精华，一定要自己做。如果不会***，B站搜吴恩达机器学习网课版即可。
这个过程持续1个月，在这期间，可以买一本周志华老师的《机器学习》和李航老师的《统计学习方法》。前者是入门经典，后者更多从数学的角度来讲机器学习，加深理解。
第二步：上完机器学习后，直接上吴恩达的深度学习大课，这么大课又分几门小课，涵盖了深度学习的方方面面，比如CNN、RNN、LSTM、ResNet等。由于深度学习发展很快，一些新的算法并没有讲到，一些算法可能已经过时，但学习思想也是很重要的。
上完这一系列课程大概3个月，在这期间可以买一本《Deep Learning》，最好是英文原版。根据个人情况买一些其它书籍。
第三步：完成了上面两步，基本就算入门了。接下来就是实践+持续学习了。多去github找开源项目，B站、慕课网去找实战项目。边学边做，达到一个熟练的程度。有机会，参加一下比赛，多跟大神交流。
这么做，基本上半年，就可以入门了。
Python在线课程，有什么推荐？
继上月宣布在Azure上完全支持PyTorch 1.2版本（基于编程语言Python的机器学习框架）之后，微软正努力让更多人更容易上手Python，推出了名为“Python for Beginners”的免费在线课程。
访问：Python for Beginners
该系列在线课程由微软高级项目经理Christopher Harrison、以及微软AI Gaming的商业开发经理Susan Ibach共同降解。整个课程包含44段***，深入浅出的帮助初学者上手Python，为进一步扩展深入打下扎实的基础。该课程的教程简洁而充满乐趣，并鼓励学习者尽快朝着他们感兴趣的方向发展。
为了达到深入浅出的教学效果，Harrison和Ibach对不同的快速启动进行了深入的研究，例如Face API，并在课程中加入了他们对Python的见解。
根据IEEE Spectrum 发布了 2019 年年度编程语言排行榜。Python 却依然是榜单状元（恭喜 Python 夺得三连霸）。Python 的流行在很大程度上是与人工智能热、大数据等领域相关。
到此，以上就是小编对于python入门机器学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python入门机器学习的3点解答对大家有用。
