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Python机器学习算法入门教程

Python机器学习算法机器学习(Machine Learning,简称 ML)是人工智能领域的一个分支,也是人工智能的核心,其涉及知识非常广泛,比如概率论、统计学、近似理论、高等数学等多门学科。

机器学习的目的是设计、分析一些让计算机可以自动“学习”的算法,最终让计算机拥有像人类一样的智慧,甚至于超越人类。这一结果的实现,要得益于机器学习算法(Machine Learning Algorithms),它提供了一整套解决问题的方案和思路,即先做什么、再做什么、最后做什么。

如果把机器学习比作一列火车的话,那么机器算法就是火车头,引领你成功抵达目的地。

Python机器学习

就当下而言,Python 无疑是机器学习领域最火的编程语言,这得益于 Python 对科学计算的强大支持。因此,本套教程中关于机器学习算法的代码均采用 Python 机器学习库 sklearn 编写。

机器学习的最主要的一项工作就是“训练模型”,训练模型的过程就是机器学习算法实现的过程,这里的算法和我们经常提及的算法有些区别,比如插入排序、归并排序等,它们的结果都是“计算出来的”,只要确定输入,就可以给定一个值,而机器学习的算法是“猜”出来的,既然是猜,那么就会有对有错,机器学习会根据猜的“结果”,不断的优化模型,从而得出正确率最高的“结果”。

机器学习的学习形式可以分为两大类:
  • 有监督学习
  • 无监督学习

每一类学习形式都对应着相应的算法,比如线性回归算法、KNN 分类算法、朴素贝叶斯分类算法、支持向量机算法等等,并且这些算法都有与其相适用的场景,本套教程将对上述算法的原理和应用做详细的介绍。

教程特点

机器学习算法,毫无疑问是比较难学的,它不仅拥有望而生畏的数学公式,还有晦涩难懂的逻辑思路。本教程尽量以通俗易懂的方式讲解所有算法,由于教程中会涉及较多的数学知识,我们在保证知识严谨性的基础上,尽量绕开繁琐、难懂的数学定义,让您更容易理解,从而尽快实现机器学习算法入门。

本套机器学习算法教程推崇“学以致用”,使用机器学习算法解决实际问题才是学习者的最终目的,所以教程中还会涉及如何将机器学习算法应有到实际场景中。除此之外,通过对本教程的学习,您还可以熟练掌握 Python 机器学习算法库 sklearn 的使用。

读者和阅读条件

本套教程的目标读者是想要学习 Python 机器学习算法的学生、程序员、研究人员或者爱好者,以及想要知道机器学习算法是什么和怎么用的读者。由于教程中代码是基于 Python 编写的,如果您对 Python 语言有较好的掌握,那么学习本教程将事半功倍,关于 Python,您可以跳转到《Python教程》进行系统学习。猛击这里开始学习➜

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