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學python做人工智能

猿友 2021-03-22 18:18:15 瀏覽數(shù) (2729)
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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。

為什么選擇Python？

在數(shù)據(jù)科學和機器學習領(lǐng)域最重要的兩大程序語言就是 Python 和 R，Python 簡潔易學、應用范圍廣（不限于數(shù)據(jù)分析）且學習曲線平緩，適合作為第一個入門的程序語言，透過 pandas、SciPy/NumPy、sckikit-learn、matplotlib 和 statsmodels 可以進行數(shù)據(jù)分析的工作，適合工程任務和需要和網(wǎng)絡應用程序整合的項目。至于 R 由于是統(tǒng)計學家開發(fā)的程序語言，則是擅長于統(tǒng)計分析、圖表繪制，常用于學術(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，許多數(shù)據(jù)工程師、科學家往往是在 Python 和 R 兩個語言中轉(zhuǎn)換，小量模型驗證、統(tǒng)計分析和圖表繪制使用R，當要撰寫算法和數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡服務互動等情況時在移轉(zhuǎn)到 Python。為了降低學習成本。


此外 Python 本身是一種通用語言，除了數(shù)據(jù)科學外也可以廣泛使用在 網(wǎng)絡開發(fā)、網(wǎng)站建置、游戲開發(fā)、網(wǎng)絡爬蟲等領(lǐng)域，當你需要整合系統(tǒng)產(chǎn)品服務時，可以擔任一站式的開發(fā)語言，更重要的是 Python 也可以當成 膠水語言非常輕易和 C/C++ 等效能較佳的語言整合。簡而言之，Python 是一種簡潔易學但功能強大，值得投資的程序語言，所以我們這邊先使用 Python 進行介紹。

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

如何開始入門機器學習？

事實上，數(shù)據(jù)科學是個跨領(lǐng)域?qū)W門，在學習如何使用Python 進行機器學習過程中通常必須掌握以下知識：

  • 機器學習算法
  • Python 程序語言和資料分析函式庫
  • 線性代數(shù) / 統(tǒng)計學等相關(guān)學門
  • 專業(yè)領(lǐng)域的領(lǐng)域知識（ Domain Knowledge ）

為了掌握以上三大領(lǐng)域知識（我們先把焦點放在機器學習核心技法，暫時忽略數(shù)據(jù)科學中對于領(lǐng)域知識的掌握），具體來說我們可以有以下步驟可以參考：

1. 掌握基礎(chǔ)Python 程序語言知識

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

2. 了解基礎(chǔ)數(shù)學/統(tǒng)計學和機器學習基礎(chǔ)知識

  • 可汗學院線性代數(shù)
  • Introto Deive Statistics
  • Introto Inferential Statistics
  • Andrew Ng 機器學習課程
  • Andrew Ng 機器學習筆記
  • CarnegieMellon University Machine Learning
  • MachineLearning Foundations (機器學習基石)

3. 知道如何使用Python 科學計算函式庫和套件

推薦安裝Anaconda，支持跨平臺多種版本Python，默認將數(shù)據(jù)分析、科學計算的套件裝好，自帶spyder 編輯器、JupyterNotebook（IPythonNotebook），可以提供一個網(wǎng)頁版接口，讓用戶可以透過瀏覽器進行Julia、Python或R 程序的開發(fā)與維護。

  • numpy：科學分析，ScipyLecture Notes 教學文件
  • pandas：資料分析
  • matplotlib：會制圖瞟
  • scikit-learn：機器學習工具

4. 使用scikit-learn 學習Python 機器學習應用

MachineLearning: Python 機器學習：使用Pytho-n

5. 運用Python 實作機器學習算法

  • 感知器
  • 判定樹
  • 線性回歸
  • k-means分群

6. 實作進階機器學習算法

  • SVM
  • KNN
  • RandomForests
  • 降低維度
  • 驗證模型

7. 了解深度學習（DeepLearning）在Python 的實作和應用

  • NTU Applied DeepLearning
  • Stanford DeepLearning
  • 深度學習(Deep Learning)自學素材推薦

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

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


Python

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