大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于如何入门python与机器学习的问题，于是小编就整理了4个相关介绍如何入门Python与机器学习的解答，让我们一起看看吧。
如何学习作为机器学习基础的Python语言？
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。
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！
如何入门机器学习？
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。
最后就是一个好的教学教程，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。
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[_a***_]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。
机器学习入门书籍：李航的统计学习、周志华西瓜书等，***：台大林轩田的机器学习基石与技法；资料不在多，在这里自荐一波，一个有温度有情怀的公众号AlgorithmDeveloper，一起系统地自学机器学习，加油💪。
如果你想知道背后的原理，建议先温习数学知识：
1. 线性代数
2. 概率统计
3. 微积分，偏微分
4. 找一门知名的大学机器学习课程，比如斯坦福大学的
5. 深度学习
6. 神经网络（深度学习）
在开始学习ML之前，首先需要掌握一些基础知识。
1.学习微积分
您需要的第一件事是多变量演算。
在哪里学习： 确保做练习题。 否则，您只会随课程一起点头，不会学任何东西。
2.学习线性代数
注意：我听过令人信服的论点，您可以跳过微积分和线性代数。 我认识的一些人直接进入了ML，并通过反复试验和直觉了解了他们所需的大多数知识，结果证明还可以。 您的里程会有所不同，但是无论您做什么，都不要跳过此下一步
3.学习
您需要的最后一件事是使用Python的编程经验。 您可以使用其他语言进行ML，但是如今，Python已成为黄金标准。
您还应该密切注意numpy和scipy软件包。 那些很多。
关于良好的编程习惯，我还有很多话要说。 一句话：通过良好的测试和错误处理，使代码清晰易懂且模块化。
机器学习与人工智能的关系，如何进行机器学习？
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
机器学习是实现人工智能的方法之一，深度学习是机器学习的一种技术。
人工智能包括机器学习、专家系统、进化计算、模糊逻辑、自然语言处理等多个分支，近年来人工智能成为热点，很大程度是因为机器学习尤其是深度学习带动起来的。
在机器学习中，还可根据算法的不同细分为各个子领域，比如决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机等等。因为最近几年深度学习最为热门，所以主要介绍一下深度学习是如何实现的。
深度学习主要是通过给机器不断的训练集，让程序在自我学习和修正中实现的。打个不是很精准的比方，一个小孩子的学习过程中，通过不断的试错，可能发现这种方式或者哪一个答案最好。但是，与人脑的学习过程又有所不同，深度学习里面又涉及到很多个处理层，而这些处理层之前的逻辑关系也不是特别的清楚，所以有的人也说，深度学习现在还是一个“黑箱”，还没法看清里面的逻辑过程。
总的说来，训练集如果越多，那么这个黑箱描述的内容也就可能更加准确，也就是说人工智能体现出来的效果也就更好。
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入门机器学习该如何入手？
近年来，全世界对机器学习的需求正在蓬勃发展，引起了很多人的兴趣。很多数据科学家、软件工程师和数据分析师都在快速进入这个领域，以期在将来有一个更好的职业发展前景。
然而，很多初学的朋友因为刚刚接触这个领域，难免有些摸不到头脑。在网上看的文章也是众说纷纭，不知道该何去何从。
这里梳理了一些针对初学者的建议，希望能对你的学习有所帮助。
机器学习是一个快速发展的领域，每年都会有很多新的内容出现，而且其应用范围又极为广泛。从自然语言处理到图像识别，从数据挖掘到精准营销，再从金融风控到量化交易，到处都是机器学习的影子。要避免“因为不知道哪个方向好，所以无从下手”的状态出现，建议就是先坚定一个方向去努力，并且设定一个小目标；在达到这个目标之前，不要换方向。
由于很多前沿的应用太过于炫酷，很容易让初学者产生一种马上就要投身进去的冲动。最开始学习时，一定要专注于核心基础知识上。
我想跟你分享几本入门机器学习的书籍：
[微风]理论方面：
1、《机器学习》（西瓜书）
作者：周志华 清华大学出版社
2、《统计学习方法》
作者：李航 清华大学出版社
[微风]数据分析：
1、《利用Python进行数据分析》
Wes McKinney著 机械工业出版社
[微风]实战方面：
本人IT行业14年，对人工智能有些粗浅了解，目前仍在进一步学习中，结合自己学习人工智能的过程，谈一下个人拙见。
人工智能是我们希望机器达到的智能化目标，即希望机器Think like people, Act like people.而对于目前阶段，实现智能的方式是通过观测历史数据，找到数据中隐含的结构关系，从而来预测新数据，实际上目前都属于数据智能，把难以精确解决的问题转换为概率问题，得到近似解。
既然人工智能是基于数据的智能，那么如果要真正学懂，数学知识和计算机知识都必不可少。
1、必备的数学知识
（1）线性代数（矩阵、向量、特征值、奇异值分解）
（2）概率论（概率分布模型、极大似然、贝叶斯）
（3）信息论（熵、散度）
（4）高等数学（导数、梯度）
2、必备的计算机知识
（1）数据结构
机器学习入门清单及路线：
1. 斯坦福《概率与统计(Probability and Statistics)》
2.MIT《线性代数(Linear Algebra)》
3. 斯坦福 CS231N《用于视觉识别的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks for Visual Recognition)》
4.fastai《程序员深度学习实战(Practical Deep Learning for Coders)》
5. 斯坦福 CS224N《深度学习自然语言处理(Natural Language Processing with Deep Learning)》
6.Coursera 上的斯坦福《机器学习》
入门机器学习de课程清单和学习路线
***s://***.toutiao***/i6721860772965663239/
作为一名科技工作者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，当前学习机器学习是不错的选择，机器学习作为人工智能领域的六大研究方向之一，目前的热度也相对比较高，而且由于机器学习与人工智能领域的其他研究方向也有比较紧密的联系，所以通常也把学习机器学习作为入门人工智能的第一步。
机器学习本身涉及到六个大的环节，分别是数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，所以学习机器学习可以从数据收集开始学起，然后逐渐向其他环节过渡。在当前的大数据时代，数据收集和整理的方式也越来越多，获取数据的途径也比较多，可以从基本的数据库技术开始学起。实际上，机器学习作为大数据分析的两种常见方式，大数据领域的从业者往往也需要重点掌握机器学习技术。
算法设计是机器学习的核心，所以算法知识的学习是机器学习的重点，学习算法知识可以从基本的常见算法开始，比如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等算法都需要重点学习一下，在学习算法的过程中，一定要结合具体的案例进行学习。在实现算法时可以***用Python语言，目前Python在机器学习领域的应用也比较普遍。
最后，对于目前IT行业的开发人员来说，学习机器学习知识，可以重点结合一下大数据、人工智能平台所提供的开发环境，这样会有一个更好的学习体验，同时也会在一定程度上加强自身的实践能力，毕竟未来大量的机器学习开发都离不开平台的支撑。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
到此，以上就是小编对于如何入门python与机器学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于如何入门python与机器学习的4点解答对大家有用。
