7个步骤掌握使用python进行机器学习
姓名：余玥 学号：16010188033
【嵌牛导读】：机器学习专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
【嵌牛鼻子】：python/机器学习
【嵌牛提问】：如今使用python进行机器学习？
【嵌牛正文】：
开始。这是最容易令人丧失斗志的两个字。迈出第一步通常最艰难。当可以选择的方向太多时，就更让人两腿发软了。
从哪里开始？
本文旨在通过七个步骤，使用全部免费的线上资料，帮助新人获取最基本的 Python 机器学习知识，直至成为博学的机器学习实践者。这篇概述的主要目的是带领读者接触众多免费的学习资源。这些资源有很多，但哪些是最好的？哪些相互补充？怎样的学习顺序才最好？
我假定本文的读者不是以下任何领域的专家：
▪ 机器学习
▪ Python
▪ 任何 Python 的机器学习、科学计算、数据分析库
如果你有前两个领域其一或全部的基础知识，可能会很有帮助，但这些也不是必需的。在下面几个步骤中的前几项多花点时间就可以弥补。
第一步：基本 Python 技能
如果要使用 Python 进行机器学习，拥有对 Python 有基础的理解非常关键。幸运的是，Python 是当前普遍使用的流行语言，并纳入了科学计算和机器学习的内容，所以找到入门教程并不困难。在选择起点时，很大程度上要取决于你之前的 Python 经验和编程经验。
如果你之前没有编程知识，建议你阅读这本免费电子书，然后再接触其他学习材料：
如果你之前有编程知识，但不是Python的，又或者你的Python水平很基础，推荐下列一种或几种教程：
对于想要速成课程的人，这里有：
第二步：机器学习基础技能
好消息是，你不必拥有博士级别的机器学习理论能力才能进行实践，就如同不是所有程序员都必须接受计算机理论教育才能写好代码。
除了吴恩达的课程以外，还有很多其他视频教程。我是 Tom Mitchell 的粉丝，下面是他（与Maria-Florina Balcan 共同完成的）最新的课程视频，对学习者非常友好：
你不需要现在看完全部的笔记和视频。比较好的策略是向前推进，去做下面的练习，需要的时候再查阅笔记和视频。比如，你要做一个回归模型，就可以去查阅吴恩达课程有关回归的笔记以及/或者 Mitchell 的视频。
第三步：科学计算 Python packages 一览
好了。现在我们有了 Python 编程经验，并对机器学习有所了解。Python 有很多为机器学习提供便利的开源库。通常它们被称为 Python 科学库（scientific Python libraries），用以执行基本的数据科学任务（这里有一点程度主观色彩）：
学习以上这些内容可以使用：
下面这个 pandas 教程也不错，贴近主题：
在后面的教程中你会看到其他一些 packages ，比如包括 Seaborn ，一个基于 matplotlib 的可视化库。前面提到的 packages （再次承认具有一定主观色彩）是许多 Python 机器学习任务的核心工具。不过，理解它们也可以让你在之后的教程中更好理解其他相关 packages。
好了，现在到了有意思的部分…..
第四步：开始用 Python 进行机器学习
Python。搞定。
机器学习基础。搞定。
Numpy。搞定。
Pandas。搞定。
Matplotlib。搞定。
是时候用 Python 的标准机器学习库，scikit-learn，实现机器学习算法了。
scikit-learn 算法选择图
下面许多教程和练习都基于交互式环境 iPython (Jupyter) Notebook 。这些 iPython Notebooks有些可以在网上观看，有些可以下载到本地电脑。
下面是 scikit-learn 的入门教程。在进行下一个步骤之前，推荐做完下列全部教程。
对于 scikit-learn 的整体介绍，它是 Python 最常用的通用机器学习库，包含knn最近邻算法：
更深入更宽泛的介绍，包含一个新手项目，从头到尾使用一个著名的数据集：
专注于 scikit-learn 中评估不同模型的策略，涉及训练集/测试集拆分：
第五步：Python 机器学习主题
在 scikit-learn 打下基础以后，我们可以探索更多有用的常见算法。让我们从最知名的机器学习算法之一，k-means 聚类开始。对于无监督学习问题，k-means 通常简单有效：
接下来是分类，让我们看看史上最流行的分类方法之一，决策树：
分类之后，是连续数字变量的预测：
通过逻辑斯蒂回归，我们可以用回归解决分类问题：
第六步：Python高级机器学习
接触过 scikit-learn，现在让我们把注意力转向更高级的内容。首先是支持向量机，一个无需线性的分类器，它依赖复杂的数据转换，把数据投向高维空间。
接下来是随机森林，一种集成分类器。下面的教程通过 Kaggle Titanic Competition讲解。
降维是一种减少问题涉及的变量数目的方法。PCA 主成分分析是一种无监督学习降维的特殊形式：
在开始下一步之前，可以暂停一下，回想我们在短短的时间已经走了多远。
通过使用 Python 和它的机器学习库，我们涵盖了一些最常用最知名的机器学习算法（ knn 最近邻，k-means 聚类，支持向量机），了解了一种强有力的集成方法（随机森林），涉及了一些其他机器学习支持方案（降维，模型验证技巧）。在一些基础机器学习的技巧的帮助下，我们开始有了一个渐渐丰富的工具箱。
在结束以前，让我们给工具箱增加一个需求很大的工具：
第七步 ：Python 深度学习
学习，深深地。
本文的最后一部分并不想成为某种深度学习示范教程。我们会关注基于两个Python深度学习库的简单应用。对于想了解更多的读者，我推荐下面这本免费在线书：
Theano是我们关注的第一个 Python 深度学习库。根据作者所说：
作为一个 Python 库，Theano 让你可以有效定义、优化、评估包含多维数组的数学表达式。
下面的 Theano 深度学习教程很长，但非常不错，描述详细，有大量评论：
我们关注的另一个库是 Caffe。根据它的作者所说：
Caffe 是一个深度学习框架。开发过程中时刻考虑着表达式、速度、模型。 它是由 Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) 和社区贡献者共同开发的。
我不敢保证Python机器学习是速成的或简单的。但只要投入时间，遵循这七个步骤，你无疑会对于这个领域拥有足够的熟练度和理解，会使用流行的 Python 库实现许多机器学习算法，甚至当今深度学习领域的前沿内容。