文档介绍：基础篇:只需7步,从零开始掌握Python机器学****附资源)Python可以说是现在最流行的机器学****语言,而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从Python入门机器学****吗?本教程或许能帮你成功上手,从0到1掌握Python机器学****至于后面再从1到100变成机器学****专家,就要看你自己的努力了。「开始」往往是最难的,尤其是当选择太多的时候,一个人往往很难下定决定做出选择。本教程的目的是帮助几乎没有Python机器学****背景的新手成长为知识渊博的实践者,而且这个过程中仅需要使用免费的材料和资源即可。这个大纲的主要目标是带你了解那些数量繁多的可用资源。毫无疑问,资源确实有很多,但哪些才是最好的呢?哪些是互补的呢?以怎样的顺序学****这些资源才是最合适的呢?首先,我假设你并不是以下方面的专家:机器学****Python任何Python的机器学****科学计算或数据分析库当然,如果你对前两个主题有一定程度的基本了解就更好了,但那并不是必要的,在早期阶段多花一点点时间了解一下就行了。基础篇第一步:基本Python技能如果我们打算利用Python来执行机器学****那么对Python有一些基本的了解就是至关重要的。幸运的是,因为Python是一种得到了广泛使用的通用编程语言,加上其在科学计算和机器学****领域的应用,所以找到一个初学者教程并不十分困难。你在Python和编程上的经验水平对于起步而言是至关重要的。首先,你需要安装Python。因为我们后面会用到科学计算和机器学****软件包,所以我建议你安装Anaconda。这是一个可用于Linux、OSX和Windows上的工业级的Python实现,完整包含了机器学****所需的软件包,包括numpy、scikit-learn和matplotlib。其也包含了iPythonNotebook,这是一个用在我们许多教程中的交互式环境。。如果你不懂编程,我建议你从下面的免费在线书籍开始学****然后再进入后续的材料:LearnPythontheHardWay,:https:///book/如果你有编程经验,但不懂Python或还很初级,我建议你学****下面两个课程:谷歌开发者Python课程(强烈推荐视觉学****者学****(一个不错的入门,大约有60页):,看下面:在Y分钟内学会X(X=Python):,如果你已经是一位经验丰富的Python程序员了,这一步就可以跳过了。即便如此,我也建议你常使用Python文档:https:///第二步:机器学****基础技巧KDnuggets的ZacharyLipton已经指出:现在,人们评价一个「数据科学家」已经有很多不同标准了。这实际上是机器学****领域领域的一个写照,因为数据科学家大部分时间干的事情都牵涉到不同程度地使用机器学****算法。为了有效地创造和获得来自支持向量机的洞见,非常熟悉核方法(kernelmethods)是否必要呢?当然不是。就像几乎生活中的所有事情一样,掌握理论的深度是与实践应用相关的。对机器学****算法的深度了解超过