要如何開(kāi)始從零掌握Python機(jī)器學(xué)習(xí)？我已經(jīng)使用Python 7年多了，現(xiàn)在我正在從事視頻對(duì)象識(shí)別算法的開(kāi)發(fā)，使用的是同樣基于Python語(yǔ)言的tensorflow。Python是一種解決所有問(wèn)題的

要如何開(kāi)始從零掌握Python機(jī)器學(xué)習(xí)？

我已經(jīng)使用Python 7年多了，現(xiàn)在我正在從事視頻對(duì)象識(shí)別算法的開(kāi)發(fā)，使用的是同樣基于Python語(yǔ)言的tensorflow。Python是一種解決所有問(wèn)題的語(yǔ)言，值得擁有

！我從2012年開(kāi)始學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)，因?yàn)闆](méi)有指導(dǎo)，我走了很多彎路，浪費(fèi)了很多時(shí)間和精力。一開(kāi)始，我讀了《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐》一書(shū)。雖然我不懂，但我還是把書(shū)中所有的例子都跑了一遍，漸漸發(fā)現(xiàn)自己不懂算法也能達(dá)到預(yù)期的效果。然后，我會(huì)直接開(kāi)發(fā)我想要的程序。當(dāng)我遇到需要機(jī)器學(xué)習(xí)的部分時(shí)，我會(huì)直接復(fù)制它。一周后，演示會(huì)出來(lái)。在這個(gè)時(shí)候，你會(huì)發(fā)現(xiàn)你已經(jīng)開(kāi)始了。剩下的就是理解每種算法的范圍和局限性。

不要掉進(jìn)無(wú)休止的書(shū)堆里，練習(xí)和做項(xiàng)目

！呃，地鐵到了。我要去工作了。我還沒(méi)做完呢。有機(jī)會(huì)我會(huì)繼續(xù)討論的

一開(kāi)始，你不必把算法學(xué)好。但是隨著技術(shù)的發(fā)展，仍然需要算法，否則只能做一些工作。

1. 學(xué)好軟件開(kāi)發(fā)離不開(kāi)計(jì)算機(jī)理論基礎(chǔ)，比如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、算法研究等，如果你喜歡這項(xiàng)技術(shù)，那就不是問(wèn)題。先開(kāi)始，你可以彌補(bǔ)。

2. 算法是軟件開(kāi)發(fā)的靈魂。好的算法寫不出好的程序。

3. 如何學(xué)習(xí)算法，首先選擇經(jīng)典算法教材?；镜目梢詮臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中學(xué)習(xí)，其中包含一些基本的算法，然后再學(xué)習(xí)特殊的算法（實(shí)際上，在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)領(lǐng)域?qū)W習(xí)算法一般就足夠了）。網(wǎng)上還有很多論壇、算法網(wǎng)站，為了吸引眼球，它們一般都很通俗易懂。大多數(shù)算法都是C語(yǔ)言，但是語(yǔ)言在算法層次上是相互聯(lián)系的，因此理解算法模型是最重要的。

4. 萬(wàn)事開(kāi)頭難。只要你開(kāi)始，剩下的就是慢慢操作這項(xiàng)技術(shù)。該算法在實(shí)際應(yīng)用中是最快、最強(qiáng)的。

希望能對(duì)大家有所幫助

首先，數(shù)據(jù)分析還是有難度的，但只要通過(guò)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過(guò)程，大多數(shù)人都能掌握一定的數(shù)據(jù)分析知識(shí)。

數(shù)據(jù)分析的核心不是編程語(yǔ)言，而是算法設(shè)計(jì)。無(wú)論是統(tǒng)計(jì)分析還是機(jī)器學(xué)習(xí)分析，算法設(shè)計(jì)都是數(shù)據(jù)分析的核心。因此，數(shù)據(jù)分析必須有一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，包括高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論等。當(dāng)然，如果通過(guò)工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，即使數(shù)學(xué)比較薄弱，也可以完成一些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析任務(wù)。例如，Bi工具可以完成大量的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)分析任務(wù)。

使用Python語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的常用解決方案。利用Python實(shí)現(xiàn)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析需要經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整理、算法設(shè)計(jì)、算法實(shí)現(xiàn)、算法驗(yàn)證和算法應(yīng)用等多個(gè)步驟。通常需要掌握一些常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括KNN、決策樹(shù)、支持向量機(jī)、樸素貝葉斯等，用Python來(lái)完成這些算法比較方便，因?yàn)镻ython的numpy、Matplotlib、SciPy、panda等庫(kù)都會(huì)提供強(qiáng)大的支持。讓我們以Matplotlib中的一個(gè)簡(jiǎn)單示例為例：

因?yàn)镻ython語(yǔ)言的語(yǔ)法相對(duì)簡(jiǎn)單，所以學(xué)習(xí)Python的過(guò)程相對(duì)容易。難點(diǎn)在于算法的學(xué)習(xí)。如何在不同的場(chǎng)景下選擇不同的算法是關(guān)鍵問(wèn)題。此外，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析通常需要對(duì)行業(yè)知識(shí)有一定的了解。不同行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)分析維度的要求不同，這些知識(shí)需要在工作中積累。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的背景下，行業(yè)知識(shí)顯得尤為重要。