如何踏上人工智慧之路(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，這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慧刮目相看。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慧的第一步-機器學習。

我選Python玩AI：

Python語言已經非常火爆了，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鬆，這也是推薦新手選擇python的原因，非常容易上手，決沒有噁心到家的指針。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，可以很輕鬆的安裝好一個想用的庫，用這些庫幫助我們解決問題。

對於剛入門的同學來說，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，那麼可以說機器學習和深度學習的開源框架基本都是python介面的，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，然後得出一個想要的結果。那麼在中間我們計算的是什麼呢，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，列作為特徵。那麼這些複雜的矩陣計算我們該怎麼樣完成呢？這裡我們就需要Numpy了，它可以幫助我們很輕鬆的完成一系列的計算。如果你要跟數據打交道，那麼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演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徵，再去除一些錯誤的有問題的樣本，那麼這些該快速完成呢，如果你喜歡偷懶要快速做完這些苦活，那麼Pandas將會是一個非常不錯的選擇，在這裡，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演算法研究，都需要對自己的成果心裡有個數吧，那麼在這裡我們就可以用Matplotlib來完成這個事，還是簡單的幾行代碼，就能把結果輕鬆展示出來。

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傢伙，在這裡我們可以選擇任何你喜歡的機器學習演算法，然後把數據輸入進來，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演算法以及評估和預處理等操作。輕輕鬆鬆幾行，一個複雜的機器學習演算法已經在跑了。

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，這裡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演算法。

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，這該怎麼辦呀？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，並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恆的毅力堅持住。我覺得可以從案例和應用下手，先了解演算法從頭到尾做了一件什麼事以及能用在什麼地方，再回過頭來去搞演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，已然成神的同學們見笑了哦。

（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。

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（二）機器學習演算法：

機器學習有很多經典的演算法，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演算法從流程的角度熟悉這些演算法的原理。

（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麼，等咱們實際用的時候再去查語言就完全來得及。因為我用了這麼久大部分函數還得每次用的時候現查，即便我知道該這麼用還是會不放心查一查。

（四）案例與實戰：

用真實數據來玩演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演算法，先搞定演算法的原理，再把數據應用進去，然後就是一步一步debug完成整個項目。

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作者：唐宇迪

最近很多人私信問我問題，平常知乎評論看到不多，如果沒有及時回復，大家也可以加小編微信：tszhihu，進知乎大數據分析挖掘交流群，可以跟各位老師互相交流。謝謝。