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編譯自：https://opensource.com/article/17/5/python-machine-learning-introduction 作者： Michael J. Garbade
原創：LCTT https://linux.cn/article-8582-1.html 譯者： ucasFL
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機器學習是你的簡歷中必需的一門技能。我們簡要概括一下使用 Python 來進行機器學習的一些步驟。
你想知道如何開始機器學習嗎？在這篇文章中，我將簡要概括一下使用 Python 來開始機器學習的一些步驟。Python 是一門流行的開源程序設計語言，也是在人工智能及其它相關科學領域中最常用的語言之一。機器學習簡稱 ML，是人工智能的一個分支，它是利用算法從數據中進行學習，然后作出預測。機器學習有助於幫助我們預測我們周圍的世界。
從無人駕駛汽車到股市預測，再到在線學習，機器學習通過預測來進行自我提高的方法幾乎被用在了每一個領域。由於機器學習的實際運用，目前它已經成為就業市場上最有需求的技能之一。另外，使用 Python 來開始機器學習很簡單，因為有大量的在線資源，以及許多可用的 Python 機器學習庫。
你需要如何開始使用 Python 進行機器學習呢？讓我們來總結一下這個過程。
提高你的 Python 技能
由於 Python 在工業界和科學界都非常受歡迎，因此你不難找到 Python 的學習資源。如果你是一個從未接觸過 Python 的新手，你可以利用在線資源，比如課程、書籍和視頻來學習 Python。比如下面列舉的一些資源：
安裝 Anaconda
下一步是安裝 Anacona。有了 Anaconda ，你將可以開始使用 Python 來探索機器學習的世界了。Anaconda 的默認安裝庫包含了進行機器學習所需要的工具。
基本的機器學習技能
有了一些基本的 Python 編程技能，你就可以開始學習一些基本的機器學習技能了。一個實用的學習方法是學到一定技能便開始進行練習。然而，如果你想深入學習這個領域，那么你需要准備投入更多的學習時間。
一個獲取技能的有效方法是在線課程。吳恩達的 Coursera 機器學習課程 是一個不錯的選擇。其它有用的在線訓練包括：
你也可以在 LiveEdu.tv 上觀看機器學習視頻，從而進一步了解這個領域。
學習更多的 Python 庫
當你對 Python 和機器學習有一個好的感覺之后，可以開始學習一些開源的 Python 庫。科學的 Python 庫將會使完成一些簡單的機器學習任務變得很簡單。然而，選擇什么庫是完全主觀的，並且在業界內許多人有很大的爭論。
一些實用的 Python 庫包括：
- Scikit-learn ：一個優雅的機器學習算法庫，可用於數據挖掘和數據分析任務。
- Tensorflow ：一個易於使用的神經網絡庫。
- Theano ： 一個強大的機器學習庫，可以幫助你輕松的評估數學表達式。
- Pattern ： 可以幫助你進行自然語言處理、數據挖掘以及更多的工作。
- Nilearn ：基於 Scikit-learn，它可以幫助你進行簡單快速的統計學習。
探索機器學習
對基本的 Python、機器學習技能和 Python 庫有了一定理解之后，就可以開始探索機器學習了。接下來，嘗試探索一下 Scikit-learn 庫。一個不錯的教程是 Jake VanderPlas 寫的 Scikit-learn 簡介。
然后，進入中級主題，比如 K-均值聚類算法簡介、線性回歸、決策樹和邏輯回歸。
最后，深入高級機器學習主題，比如向量機和復雜數據轉換。
就像學習任何新技能一樣，練習得越多，就會學得越好。你可以通過練習不同的算法，使用不同的數據集來更好的理解機器學習，並提高解決問題的整體能力。
使用 Python 進行機器學習是對你的技能的一個很好的補充，並且有大量免費和低成本的在線資源可以幫助你。你已經掌握機器學習技能了嗎？可以在下面留下你的評論，或者提交一篇文章來分享你的故事。
（題圖：opensource.com）
作者簡介：
Michael J. Garbade 博士是舊金山 LiveEdu Inc（Livecoding.tv）的創始人兼首席執行官。Livecoding.tv 是世界上觀看工程師直播編代碼最先進的直播平台。你可以通過觀看工程師們寫網站、移動應用和游戲，來將你的技能提升到一個新的水平。MichaelJ. Garbade 博士擁有金融學博士學位，並且是一名自學成才的工程師，他喜歡 Python、Django、Sencha Touch 和視頻流。