學(xué)python做人工智能

相信大家都知道 Python 和 人工智能有著密不可分的關(guān)系，Python 做人工智能有巨大優(yōu)勢(shì)。

為什么選擇Python？

在數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最重要的兩大程序語(yǔ)言就是 Python 和 R，Python 簡(jiǎn)潔易學(xué)、應(yīng)用范圍廣（不限于數(shù)據(jù)分析）且學(xué)習(xí)曲線平緩，適合作為第一個(gè)入門的程序語(yǔ)言，透過(guò) pandas、SciPy/NumPy、sckikit-learn、matplotlib 和 statsmodels 可以進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的工作，適合工程任務(wù)和需要和網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序整合的項(xiàng)目。至于 R 由于是統(tǒng)計(jì)學(xué)家開(kāi)發(fā)的程序語(yǔ)言，則是擅長(zhǎng)于統(tǒng)計(jì)分析、圖表繪制，常用于學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域，建議也要有一定程度的掌握。一般情況下 Python 和 R 并非互斥，而是互補(bǔ)，許多數(shù)據(jù)工程師、科學(xué)家往往是在 Python 和 R 兩個(gè)語(yǔ)言中轉(zhuǎn)換，小量模型驗(yàn)證、統(tǒng)計(jì)分析和圖表繪制使用R，當(dāng)要撰寫(xiě)算法和數(shù)據(jù)庫(kù)、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)互動(dòng)等情況時(shí)在移轉(zhuǎn)到 Python。為了降低學(xué)習(xí)成本。

此外 Python 本身是一種通用語(yǔ)言，除了數(shù)據(jù)科學(xué)外也可以廣泛使用在 網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)、網(wǎng)站建置、游戲開(kāi)發(fā)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)等領(lǐng)域，當(dāng)你需要整合系統(tǒng)產(chǎn)品服務(wù)時(shí)，可以擔(dān)任一站式的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，更重要的是 Python 也可以當(dāng)成 膠水語(yǔ)言非常輕易和 C/C++ 等效能較佳的語(yǔ)言整合。簡(jiǎn)而言之，Python 是一種簡(jiǎn)潔易學(xué)但功能強(qiáng)大，值得投資的程序語(yǔ)言，所以我們這邊先使用 Python 進(jìn)行介紹。

若對(duì)于 Python 和 R 比較，這邊有兩篇文章可以參考數(shù)據(jù)科學(xué)界華山論劍：R 與 Python 巔峰對(duì)決、Which is better for data analysis:R or Python?。

如何開(kāi)始入門機(jī)器學(xué)習(xí)？

事實(shí)上，數(shù)據(jù)科學(xué)是個(gè)跨領(lǐng)域?qū)W門，在學(xué)習(xí)如何使用Python 進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中通常必須掌握以下知識(shí)：

• 機(jī)器學(xué)習(xí)算法
• Python 程序語(yǔ)言和資料分析函式庫(kù)
• 線性代數(shù) / 統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)學(xué)門
• 專業(yè)領(lǐng)域的領(lǐng)域知識(shí)（ Domain Knowledge ）

為了掌握以上三大領(lǐng)域知識(shí)（我們先把焦點(diǎn)放在機(jī)器學(xué)習(xí)核心技法，暫時(shí)忽略數(shù)據(jù)科學(xué)中對(duì)于領(lǐng)域知識(shí)的掌握），具體來(lái)說(shuō)我們可以有以下步驟可以參考：

1. 掌握基礎(chǔ)Python 程序語(yǔ)言知識(shí)

• Codecademy
• DataCamp（也可以學(xué)R）
• Learn X in Y Minutes(X = Python)
• Learn Python theHard Way

2. 了解基礎(chǔ)數(shù)學(xué)/統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)

• 可汗學(xué)院線性代數(shù)
• Introto Deive Statistics
• Introto Inferential Statistics
• Andrew Ng 機(jī)器學(xué)習(xí)課程
• Andrew Ng 機(jī)器學(xué)習(xí)筆記
• CarnegieMellon University Machine Learning
• MachineLearning Foundations (機(jī)器學(xué)習(xí)基石)

3. 知道如何使用Python 科學(xué)計(jì)算函式庫(kù)和套件

推薦安裝Anaconda，支持跨平臺(tái)多種版本Python，默認(rèn)將數(shù)據(jù)分析、科學(xué)計(jì)算的套件裝好，自帶spyder 編輯器、JupyterNotebook（IPythonNotebook），可以提供一個(gè)網(wǎng)頁(yè)版接口，讓用戶可以透過(guò)瀏覽器進(jìn)行Julia、Python或R 程序的開(kāi)發(fā)與維護(hù)。

• numpy：科學(xué)分析，ScipyLecture Notes 教學(xué)文件
• pandas：資料分析
• matplotlib：會(huì)制圖瞟
• scikit-learn：機(jī)器學(xué)習(xí)工具

4. 使用scikit-learn 學(xué)習(xí)Python 機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用

MachineLearning: Python 機(jī)器學(xué)習(xí)：使用Pytho-n

5. 運(yùn)用Python 實(shí)作機(jī)器學(xué)習(xí)算法

• 感知器
• 判定樹(shù)
• 線性回歸
• k-means分群

6. 實(shí)作進(jìn)階機(jī)器學(xué)習(xí)算法

• SVM
• KNN
• RandomForests
• 降低維度
• 驗(yàn)證模型

7. 了解深度學(xué)習(xí)（DeepLearning）在Python 的實(shí)作和應(yīng)用

• NTU Applied DeepLearning
• Stanford DeepLearning
• 深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)自學(xué)素材推薦

轉(zhuǎn)載自：https://www.php.cn/python-tutorials-459063.html

以上就是小編為大家?guī)?lái)的 學(xué)python做人工智能 的全部?jī)?nèi)容。