大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于吴恩达机器学习实验python的问题，于是小编就整理了5个相关介绍吴恩达机器学习实验Python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？
- 机器学习从入门到可以根据自己的idea进行编码，实现这个过程要多久，走什么学习路线？
- 程序员如何学习人工智能？2019年人工智能的薪资前景如何？
- 有哪些可以自学机器学习、深度学习、人工智能的网站？
- 重庆大学机械工程在读硕士，想转去学机器学习，应该怎么规划自己的学习？
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。
机器学习从入门到可以根据自己的idea进行编码，实现这个过程要多久，走什么学习路线？
如果基础课程了解的话，那就取决于你的编码能力有多强了，这个东西就不好说了，3年我觉得是至少需要的，除了编码能力，还要熟悉机器学习深度学习的各种优化方式，这个也是需要花很多的时间学习理论和的！总结来说，建议你先去学习python这个基本掌握了再去看原理，然后尝试编码
可能我们的情况差不多，我花了大概一年的时间算是入门了吧，这其中也算是走过不少的弯路，和你分享一下我的学习过程以及一些心得体会。
你要想从入门到自己编码这个其实要取决于几个因素：第一，因为机器学习用Python和r语言可能比较多，最多的还是Python，我也是学的Python，如果你有编程语言的基础，学好Python并不难，如果没有可能要花点时间，相对于学习其他编程语言而言，学习Python的时间肯定要少的多，因为Python语法比较简单，而且编码更接近于人的思想。第二，取决于你学习机器学习想要学到什么程度了？是想先打好基础，学好每一个算法，然后再开始学习一个框架再来根据自己的idea编程，这个过程需要的时间肯定是特别久的，而且还会非常的枯燥，甚至有可能学着学着会有放弃的想法，我就是这样过来的。如果，你只是了解这个算法的优势和劣势还有它的参数如何设置，相对其他算法而言在不同情况下，你能马上想到该使用哪种算法，然后再利用sklearn，TensorFlow，mxnet等其他框架，这个时间会比上个少的多，而且会更有趣点，我建议先这样学，等以后学好了再去研究算法。
给你分享一些我学习机器学习的一些想法。为什么我会花这么久的时间入门?我总结了一下，刚开始学习的时候没有一个明确的方向，因为机器学习的方向还是很多的，比如:大数据，机器视觉，推荐系统，自然语言处理，语音处理。我建议你学习[_a***_]据或者机器视觉，因为其他的要求会更高，机器视觉需要图像处理的基础，在大学应该学习了数字图像处理吧？而且，我也认为机器视觉很有前景，薪水肯定也不会低的，像无人驾驶，无人超市等都离不开机器视觉。如果学习机器视觉，你可以从TensorFlow开始，去网易云课堂看吴恩达的DeepLearning ai学习，这个教程真的非常好，是机器视觉很好的入门教程，它讲的是如何从入门到自己搭建神经网络。
希望我的这些经验能帮助到你。
程序员如何学习人工智能？2019年人工智能的薪资前景如何？
谢邀！
2019年人工智能的薪资水平，先来两张整体的薪资水平的分析图吧！
第一张是不同水平薪资分布图
第二张是人工智能较互联网行业的薪资对比，随着工作经验的逐渐增加，薪资水平逐渐升高。
以上就是当前人工智能薪资水平的一个大概情况！
了解了前景，我们接下来看看该如何学习人工智能？***设你是零基础，如果有基础的，可以略过自己已经掌握的部分技术。
1、务实基础，学习高数和Python编程语言。
这个非常简单！学习啊！怎样学？拼命地学！学什么？按书单学！什么书单？你搜索一下名牌大学该专业的教学课程安排，或者干脆自己找上门去索取，然后自己去逐步配齐。能做程序员了，起码有大专水平了，这点能力总归有的，不然也别做梦了。
直接给你列课程单好了。
统计机器学习，机器学习方法，实验实践指导。
算法导论，各种优化理论算法。
人工智能，发展历史，和基本方法理论。
吴恩达深度学习，各类神经网络(BP.CNN.RNN)理论，实验调优调参，各个应用领域。
此为，入门。
理论基础有了，主流模型算法需要有编程实现能力，网上来源代码有很多，理论都理解不难理解代码。
此为，进阶。
Python是一门美丽的语言。它简单易学，跨平台，而且运转良好。一言以蔽之就是：其他的语言是与时代同步，而Python则是“未雨绸缪”，而且计划得颇为出色。成都Python培训班怎么选?
建议大家亲自去实地进行考察试学，如果你足够用心，一定也知道哪家成都Python培训班更适合你。当然了，不仅仅是看环境，看师资，还要看看学习氛围如何。当我们选好了成都Python培训班，我们还需要额外的补充，比如一些好用的Python书籍。Python学习基金的罗恩·斯蒂芬(Ron Stephens)认为：
如果只能拥有一本Python书籍，那肯定就是陈仲才的《Python核心编程》。它涵盖了《Learning Python》的全部主题，但是却更加深入宽泛，所以这绝不单单是一本充分包含了核心语言的书籍。如果你只想在市面上购买一本Python书籍，我向你推荐本书。
你会享受阅读的，包括它里面会经常幽程序员的一默。更重要的是，你将学会Python。更更重要的是，你会在日复一日的编程生活中受益不尽。
而微软认证系统工程师，《微软认证专家在线杂志》的比尔·博斯韦尔(Bill Boswell)则认为：
“就我个人而言，我喜欢Python。它简单易学、十分直观、具有惊人的灵活性、而且快到岂有此理!Python刚刚才开始引来了Windows世界应有的关注。但是，如同人们发现它的过程一般，让这种关注的深入需要足够的支撑。学习Python，我选择从陈仲才的《Python核心编程》开始。”
来自Dev Shed论坛的ptonman则认为：“如果你能通过书籍高效学习，我推荐《Python核心编程》。它是我迄今为止发现的最好的书了。三个月前我还是一只Python菜鸟，如今我却已经可以在工作的项目(微软Office自动化，SQL DB填充等等)中应用Python了。”
以上就是比较有用的Python培训学习用书。如果你想掌握真正的Python的技术，欢迎加入到千锋成都Python培训班的试学中来。千锋成都Python培训班的试学课程长达两周，不满意不收费哦。
人工智能该怎么入门？
入门
这个问题已经有很多朋友询问过我了，我回答都是一致的，首先选择一个明确的方向，因为人工智能方向实在太多了，要明确自己往哪走，才知道接下来要做什么。
其次，学习基础知识，人工智能是一个交叉学科，涉及数学、计算机等，所以要学习基础的数学计算和统计知识、学习常用的编程知识，掌握机器学习和深度学习的理论和算法。
最后，要系统的学一下相关的深度学习策略，选择一个好的***，节省时间，不要再乱七八糟的课程上耽误时间。
我写了一篇人工智能入门指导的文章，感兴趣的进我主页看一下。
***s://m.toutiaocdn***/item/6647505201890607623/?iid=59470099157&app=news_article×tamp=1548521***3&group_id=6647505201890607623
前景
从各个大型公司和高校这么重视来看，前景依然乐观，虽然人工智能有泡沫，但是也说明有需求有价值才会有泡沫，如果是一个很差劲很偏们的方向，很难会有泡沫。
话说回来人工智能在搜索推荐、计算机视觉方面已经崭露头角，阿里等购物推荐、字节跳动产品的推荐，智慧交通、智慧门禁的人脸识别，都展现了人工智能价值。而，更有价值的强化学习这两年表现也很强势，所以可以预见，应用场景还是很丰富的，所以，前景自然不在话下。
有哪些可以自学机器学习、深度学习、人工智能的网站？
推荐几个学习人工智能的网站
课程方面： ***://***.chinaai.org.cn
技术方面：***.csdn.net/***.csdn.net
文章方面：***s://***.hanspub.org/Index.aspx
关注微信公众号人工智能技术与咨询了解更多！
吴恩达Cousera机器学习课程
Andrew Ng的机器学习课程（Machine Learning | Coursera）是很多人的启蒙课程，难度适中且完全免费。Coursera上已有五万余人给出了评分，平均得分4.9分，满分5分。
吴恩达深度学习课程
吴恩达通过 Deeplearning.ai 和Coursera平台推出了最新系列的五门深度学习课程(deeplearning.ai)。
有条件的朋友可以通过 Coursera 学习获得证书，最近网易云课堂也上线了这门课的翻译版。如果想要上其中的课程，需要先注册报名深度学习工程师微专业，之后就可以分别点开每门课单独进行学习。
动手学深度学习课程
面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书 ***s://zh.d2l.ai/
李宏毅深度学习课程
对应关键词就能找到
关于人工智能、机器学习、深度学习这些知识，其实都是有着比较系统化的和客观完善的知识体系的。对于这类知识，不是非常建议通过网站学习，尤其对于入门者。与其在一些网站上花费时间，东学一点、西学一点，碎片化地了解一些皮毛，不如系统地找一些专业化的书籍看看。当然，有了一定的人工智能系统化的认知后，再去一些人工智能的社区或网站看，还是很有必要的，效果也会更好，下面也会介绍。
首先推荐两本书，一本偏技术，一本偏应用，基本可以让你对人工智能相关技术和应用有个比较全面的认知了。
1.《深度学习》
AI圣经！深度学习领域奠基性的经典畅销书！长期位居美国亚马逊AI和机器学习类图书榜首！所有数据科学家和机器学习从业者的必读图书！特斯拉CEO埃隆 马斯克等国内外众多专家推荐！
2.《人工智能新时代：全球人工智能应用真实落地50例》
人工智能为什么备受瞩目？随着电脑和网络的飞速发展，信息处理变得越来越容易，云计算、物联网、机器人等IT相关的技术，进一步发挥其优势。机器学习、自然语言处理、以图像和语音识别为基础的人工智能技术得到广泛得应用。
再说说人工智能的社区或网站，就先不介绍国外网站了，以国内为主吧，也介绍两个：
1.CSDN
给你分享下我入坑的珍藏，先已转行入深度学习，主要做CV。直接上干货：
入门书籍的话也推荐几本，都是我看过的，顶呱呱的好书：
《深度学习入门 基于python的理论与实现》
李宏毅老师的深度学习课程：
***s://***.bilibili***/video/***48285039from=search&seid=4829117010008110214
李宏毅老师的机器学习课程：
***s://***.bilibili***/video/***10590361from=search&seid=4829117010008110214
（PS：英文不好的话，这2个是我觉得机器学习和深度学习讲的最好的课程，强推！）
重庆大学机械工程在读硕士，想转去学机器学习，应该怎么规划自己的学习？
先试试在网上找一些相关教程看看，可以考虑先看吴恩达的机器学习教程，然后结合着看周志华的西瓜书，之后应该就算是入门了。机器学习牵涉大量的数学知识，学习过程也相当枯燥，想要转的话要有心理准备。
机械工程的硕士想转去学习机器学习
其实根本没必要去转
本身机械工程也会有机器人方向
本人当时也是机械工程硕士
现在在高校里做机电教师
那么本身呢机械工程也是脱离不了自动化的
虽然有些没有专门的机器人专业
但其实机电工程啥的就是机器人
因为机器人本身就是机械，电子，编程
而一般的机械工程也没有严格的就是机械
谢谢邀请！
要想从机械工程转向机器学习是可以的，但是存在一定的难度，需要一个系统的学习规划。通常情况下机械工程专业的学生往往都有一个扎实的数学基础，数学基础（包括高数、线性代数、概率论、离散数学）是学习机器学习方向的前提，但是机器学习作为人工智能领域的主要研究内容之一，还需要掌握算法设计、算法实现、计算机基础等内容，关键是如何建立机器学习的研发思路，这个往往是自学者最大的瓶颈之一。
要想入门机器学习需要遵循以下的学习路线：
第一：了解机器学习的概念。在学习机器学习之前首先要知道机器学习要解决什么问题，简单的说机器学习就是从一堆杂乱无章的数据中找到背后的规律（Machine Learning in Action），这个定义感觉和数据分析有异曲同工之处，所以在大数据领域里***用机器学习的方式进行数据分析也是一个比较常见的做法。
第二：了解机器学习的步骤。机器学习的步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法验证、算法应用，通过这个步骤可以发现，数据是机器学习的前提，算法是机器学习的核心。要想实现这个步骤需要做三件事，第一件事情是找数据，第二件事情是学习算法，第三件事情是学习编程语言。目前网络上有不少数据集是可以使用的，从学习的角度来说是可以满足要求的，当然也可以编写爬虫获取一些数据，算法的学习是重点，需要掌握一些常见的机器学习算法，包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、k-mean、kNN、Apriori等算法，最后需要掌握一门编程语言来实现这些算法，Python是一个不错的选择，看两个Python实现算法的小实验：
第三：建立机器学习的思路。机器学习的思路建立是一个漫长的过程，只有掌握了大量的基础知识之后，才能建立起解决问题的思路。把实际问题抽象成算法，然后通过算法建立起动态模型，再通过动态模型解决类似的问题是一个基本的机器学习思路。看一个算法的描述过程：
深度学习是机器学习领域一个重要的突破，需要重点关注一下。
机器学习方向的研究生通常情况下在研二的时候会进驻课题组，然后在老师的指导下进行课题研发，这个过程会让学生建立起一个比较系统的知识[_a1***_]，重点就是如何建立机器学习的解决思路和实现方法。所以，在学习的过程中如果有专业人士（导师、师哥师姐）指导一下，会节省大量的学习时间。
大数据和人工智能是我的主要研究方向，目前我也在指导相关方向的研究生，如果对这些方面感兴趣的同学可以关注我。
如果有大数据、人工智能、物联网、云计算等方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
谢谢邀请。
学术是大部分大学理工科学生的必修课，微积分、线性代数、概率论与数理统计，我想作为一个机械工程的硕士，这些课程应该都学过，所以数学知识我认为不应该成为障碍和问题。
机器学习里面目前用的比较广发的编程语言是Python，工欲善其事必先利其器，要想做机器学习，编程不应该成为障碍，而Python语言是各个编程语言里面入门较为简单的一种，社区健全、***丰富，如果本科期间学过基本的编程语言例如C\C++，入门Python都比较容易，想成为Python高手可能需要一些日子，但是后期可以慢慢来学。
现在网上充斥着各种机器学习的学习资料，***或书籍，我觉得大多数都是坑，有不少人是利用人工智能的火热想趁机获得一些好处，如果不懂得很可能被这些内容耽误了时间和精力，所以我认为好好把个别几个好好学一下就行了，推荐如下：
***课程
吴恩达《机器学习》
***s://study.163***/course/courseMain.htm?courseId=1004570029&_trace_c_p_k2_=6f3c5551927248fc87191831f0dd6deb
吴恩达《深度学习工程师》***s://mooc.study.163***/***artSpec/detail/1001319001.htm
莫烦Python ***s://morvanzhou.github.io/
周志华《机器学习》
到此，以上就是小编对于吴恩达机器学习实验python的问题就介绍到这了，希望介绍关于吴恩达机器学习实验python的5点解答对大家有用。
