如何通过7个简单步骤掌握Python的机器学习

机器学习是当前的热门词汇之一，近年来正经历着它的扩展和普及。然而，目前市场上缺乏熟练的机器学习专业人员，这是在机器学习领域开始职业生涯的好机会。Python被认为是所有机器学习开发语言中的第一个。本文的目的是通过7个步骤向您介绍如何开始使用Python进行机器学习。

步骤1。事实上，PYTHON使你的机器学习变得更加容易您需要熟悉Python的基础知识。要学习Python，请在您的计算机上安装Python的编辑器或IDE有许多集成开发环境可用你可以选择任何你认为合适的，然后开始练习和提高你的技能。

步骤2。机器学习基础对于初学者来说，机器学习似乎有许多新的高科技概念和过程事实上，机器学习是基于我们学校学的基础学科。机器学习不是一项困难的工作。为了掌握机器学习，你需要掌握以下概念:

数理统计机器学习算法编程语言数据整理和分析

步骤3。Python包

在完成上述先决条件后，请理解机器学习的PYTHON库

虽然内置的Python库对于机器学习来说已经足够了，但是您也可以从外部导入所需的库。在机器学习中广泛使用的库。

步骤4。使用Python进行机器学习

在机器学习的道路上前进。你需要处理的下一个主题是数据预处理和机器学习技术在机器学习中，我们需要高质量的数据，所以我们需要先对数据进行预处理。在这里，您需要体验:

数据预处理分析数据可视化数据单变量图形可视化数据多变量图形

机器学习技术是机器学习最强大的武器许多人认为机器学习技术和算法是一样的但是这绝对是错误的技术是解决问题的方法。当我们讨论算法时，我们期望给定输入的输出。低于

是机器学习技术，它可以让你更接近你的目标。

回归异常检测聚类分类

步骤5。机器学习算法

机器学习算法是机器学习的基础什么让机器变得智能？当然是算法。机器按照算法运行。我建议在使用Python之前从理论上理解这些算法。然后使用Python来实现它的实际实现

了解什么算法使机器学习成为一项有影响力的技术

线性回归和逻辑回归决策树支持向量机(SVM)朴素贝叶斯KNK均值随机森林

步骤6。高级主题

按照算法，现在是学习高级机器学习概念的时候了，这将使你更加精通因此，可以仔细研究包括支持向量机(SVM)、降维和梯度提升的算法

步骤7:使用Python进行深度学习

使用PYTHON进行深度学习是机器学习的另一个方面在使用Python学习深度学习之前，我们必须首先理解什么是深度学习以及为什么我们需要它？

你需要在深入学习中注意以下话题

为什么你想深入学习？人工神经网络深层神经网络应用领域

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