大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于吴恩达python机器学习的问题，于是小编就整理了4个相关介绍吴恩达Python机器学习的解答，让我们一起看看吧。
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，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。
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
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）
非常高兴回答题主的问题，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，或是教学入门视频。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。
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.学习编码
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[_a***_]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。
没有任何基础的人，该如何学习Python+人工智能？
如果打算利用Python来执行机器学习，对Python有一些基本的理解是至关重要的，由于其作为通用编程语言的广泛流行，以及它在科学计算和机器学习中的普及，初学者的教程并不是很难，在Python和编程方面的经验水平对于选择起点至关重要。
首先，你需要安装Python。由于我们会在某些时候使用科学计算和机器学习软件包，因此建议安装Anaconda，它是针对Linux，OSX和Windows的工业级Python实现，包含numpy，scikit-learn和matplotlib等所需的机器学习软件包，还包括iPython Notebook，这是我们许多教程的交互式环境。会建议Python 2.7，除了它仍然是主要的安装版本之外，没有其他原因。
人们认为“数据科学家”存在很多变化。这实际上是机器学习领域的一个反映，因为数据科学家所做的大部分工作都涉及到不同程度的机器学习算法。是否有必要密切理解核心方法，以便有效地创建并从支持向量机模型中获得洞察力？当然不是。像生活中的任何事物一样，理论理解的深度与实际应用相关。深入了解机器学习算法超出了本文的范围，通常需要大量的时间投入到更多的学术环境中，或者至少需要通过强烈的自学。
吴恩达在Coursera的课程广受好评，有时间就可以去上，吴恩达的一些课程很适合初学者，不过建议浏览由在线课程的前任学生编写的课程笔记。除了Python之外，还有一些通常用于促进实际机器学习的开源库。
顺便说一句，如果你想知道更多硅谷或者美国科技的前沿信息，可以关注微信号“硅发布”。
没有人天生有Python开发基础的。再牛的程序员也是从零开始学习的。学习方式当然有多种多样，你应该结合自身情况，选择适合自己的学习。
我建议你可以先买来入门书籍开始Ken。先了解一下学习python开发是一种怎么样的体验再说。想得太多，也不如直接开始干。在自己慢慢摸索的道路上，你就会发现你之前想的问题都迎刃而解。
Python的自学路线都有哪些？
系统的学习一下会更好，基础，高级，项目，就业进行系统的学习，少走弯路，规避掉很多在自学过程中遇到的问题，比如说遇到问题没人解答，没有系统的就业指导，新技术不知道去哪里学习等这些问题；
以前在“ 如鹏网 ”上了解过Python，挺不错的，有网络的地方就可以学习，根据自己的时间来灵活安排学习进度，把空余的时间充分的利用起来，也有更多的时间来练习项目，夯实基础；
有问题随时提问，老师实时在线答疑，口碑不错，基本上都是慕名而去的，每个章节的后面都有相应的练习题和面试口才题，需要以录音的方式进行提交，老师会进行批改，直到通过为止，为以后的面试做准备；
毕业前，老师会专门讲解“如何写简历、如何投简历、如何面试、如何谈薪资避免贱卖”，并对每位同学的就业全程进行指导。有新的课程更新了，也是可以继续申请了来学习的，有详细的课程体系，具体的可以到如鹏网***上去了解一下；
第一部分：Python语言基础
第二部分：数据库开发
Python真的是太火了，现在高考都要加入Python，看来人工智能太强大了！不多说废话了，直接来上线路图了。
目前，小编主要是在黑马程序员***库学习Python，主要******如下：
想要教程也可直接私信
python 学习路径图
一、网站论坛学习***
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未来人工智能发展的机会非常大，想转行到IT领域学习python，有什么建议吗？
真正意义上的人工智能现在还处于发现和发展阶段，现在在中国的各大高校也没有这个专业，据传武汉大学和小米科技将组建一个人工智能学院，这可能是中国第一个具有规模性的人工智能教育的专业院校。现在所有做人工智能的人都是跨界人才，没有谁是专业的。从未来的应用来看，这个行业将有无限的发展空间。反过来讲，学习没有早晚之分，当然是越早越好。记得华为的任总开始做通信领域之前是某公司的总经理，算是行政出身。哇哈哈的老板在做哇哈哈之前也不是做饮料的，马云是师范的。跨界不代表不成功，决心和毅力还有努力才是最重要的。也许会失败，关键的是面对失败的时候，自己不垮，有重新来过的信心。别人怎么看也许不重要，重要的是自己的目标是什么，怎么去规划，怎么去实现。不知道这样说能不能帮到你。祝你工作愉快！
人工智能从业的方向有为好多种，但大多都会涉及到数据，不管是用户网络数据还是图像数据，现阶段应用相对最多的是大数据方面以及机器视觉方面，从这你就会发现说白了主要就是数学与计算机科学等结合，其实人工智能在数学理论方面是相对较老的话题了，只不过最近因为深度网络学习以及大规模数据和超强算力的出现又一次火了，学习方面如果是要上大学的学生建议选数学与应用数学专业本科，计算机科学研究生路线来学，大学生建议学习路线，基础理论数学，计算机理论知识，数字图像处理，matlab，C++，简单项目，从业者路线:coursera课程贾扬清老师课程，mooc课程北京大学曹健老师的tentroflow学习笔记，南京大学张莉老师的用Python玩转数据，学习至少一种面向对象语言，建议JAVA或C#,当然C++最好，这些的学习直接上Mooc学就可以，结合相关github上相关开源项目进行测试实践，至少结合caffe用自己的数据跑一到两个项目，就这样，当然这也只是个建议，不同人结合自己实际情况来学，总之一句话人工智能离不开数学，与计算机科学息息相关。
到此，以上就是小编对于吴恩达python机器学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于吴恩达python机器学习的4点解答对大家有用。
