如何踏上人工智能與數據科學之路(機器學習篇)

如何打開機器學習的大門

AI這個詞相信大家都非常熟悉了，在幾年人公智能圈子格外熱鬧，先是阿法狗帶了個好頭，讓大家重新對人工智能刮目相看。能取得今天這樣的成績絕非瞬間的爆發而是多少年日益的積累。今天咱們就來嘮一嘮如何進軍人工智能的第一步-機器學習。

我選Python玩AI：

Python語言已經非?；鸨?，有句古話說得好，人生苦短，我用Python。在機器學習這個領域Python已經成為了主流，一方面因為這門語言簡直太簡單了，就我個人而言我搞過C++也玩過JAVA但是學起來用起來相對來說都比較難（說白了。。。就是我比較懶），但是python用起來簡直不要太輕松，這也是推薦新手選擇python的原因，非常容易上手，決沒有惡心到家的指針。另一方面現在無論是做項目還是搞研究都非常追求效率，絕大多數情況下，很多代碼都不需要自己從頭到尾實現，而是調用已經非常完善的庫了，這也是我覺得python最強大的地方，可以很輕松的安裝好一個想用的庫，用這些庫幫助我們解決問題。
對于剛入門的同學來說，肯定不會自己動手一步一步的去實現所有需要的技術代碼，一個最直接的學習方法就是結合開源的框架，那么可以說機器學習和深度學習的開源框架基本都是python接口的，能用這些開源框架是我們學習的一個最基本的手段啦，所以重要的事情說三遍,python!python!python!

Python科學計算庫-Numpy

說到機器學習，簡單來說就是，數據輸入進來，然后得出一個想要的結果。那么在中間我們計算的是什么呢，為了計算的高效和方便，通常都是將數據轉換成矩陣的形式，也就是行作為樣本，列作為特征。那么這些復雜的矩陣計算我們該怎么樣完成呢？這里我們就需要Numpy了，它可以幫助我們很輕松的完成一系列的計算。如果你要跟數據打交道，那么Nmupy你肯定離不開了。
Python數據分析處理庫-Pandas

在做任何一個機器學習算法之前都需要對數據進行預處理，也就是說數據是不純凈的，首先我們需要提取特征，再去除一些錯誤的有問題的樣本，那么這些該快速完成呢，如果你喜歡偷懶要快速做完這些苦活，那么Pandas將會是一個非常不錯的選擇，在這里，你只需要簡單的幾行代碼就可以對數據做好預處理的操作。

Python數據分析處理庫-Matplotlib

數據分析和機器學習都離不開可視化展示，因為無論是做項目交付還是搞算法研究，都需要對自己的成果心里有個數吧，那么在這里我們就可以用Matplotlib來完成這個事，還是簡單的幾行代碼，就能把結果輕松展示出來。

Python機器學習庫-Scikit-Learn

這個武器十分有殺傷力，它就是我們機器學習必備的家伙，在這里我們可以選擇任何你喜歡的機器學習算法，然后把數據輸入進來，直接RUN就可以迭代計算了，簡單太自動了，這個庫十分強大，封裝了大量機器學習算法以及評估和預處理等操作。輕輕松松幾行，一個復雜的機器學習算法已經在跑了。

數據與實戰

在機器學習這條路上，我們一定會跟數據打交道，這里十分推薦大家找一些真是的案例數據，用這些python庫來實際的玩一玩。因為這些庫都是開源的，咱們也可以自己打一些斷點，從流程上一步一步走完整個機器學習的算法。
有很多同學都問過我，基礎很一般能入門機器學習嗎，聽說機器學習對數學的要求很高，這該怎么辦呀？說實話機器學習就是數學公式組成的，但是如果不搞科研的話我覺得能把流程和應用搞懂已經足夠用了，并不推薦新手直接從數學開始進軍，因為我覺得這個活太枯燥了，不見得大家都能有這種持之以恒的毅力堅持住。我覺得可以從案例和應用下手，先了解算法從頭到尾做了一件什么事以及能用在什么地方，再回過頭來去搞算法的推導效果應該會更好的、

學習路線圖

這個路線圖是針對咱們要入門的同學制定的，已然成神的同學們可不使用哦。

（一）搞定Python：

千萬別花個把個月轉攻這個，因為語言只是一個工具，我們完全可以邊用邊學，建議快速掌握基本語法，邊練邊學。

（二）機器學習算法：

機器學習有很多經典的算法，咱們不妨從最簡單的K近鄰開始，用python實現出這些經典的機器學習算法從流程的角度熟悉這些算法的原理。

（三）熟悉這些庫：

如果大家想精通這些庫，我覺得難度還是蠻大的，不妨先熟悉這些庫能做什么，等咱們實際用的時候再去查語言就完全來得及。因為我用了這么久大部分函數還得每次用的時候現查，即便我知道該這么用還是會不放心查一查。

（四）案例與實戰：

用真實數據來玩算法是學習的最好方式。咱們可以找一些真實的數據來練練這些機器學習算法，先搞定算法的原理，再把數據應用進去，然后就是一步一步debug完成整個項目。