From d98f342e57c42da1b082405e3d6a7e5d333480e8 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: "Xingyu.Wang" Date: Thu, 8 Nov 2018 09:58:12 +0800 Subject: [PATCH] PRF:20181029 Machine learning with Python- Essential hacks and tricks.md MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit @HankChow 翻译的不错，但偶有缺句。 --- ...with Python- Essential hacks and tricks.md | 32 ++++++++----------- 1 file changed, 14 insertions(+), 18 deletions(-) diff --git a/translated/tech/20181029 Machine learning with Python- Essential hacks and tricks.md b/translated/tech/20181029 Machine learning with Python- Essential hacks and tricks.md index 1685c700ad..34901c542d 100644 --- a/translated/tech/20181029 Machine learning with Python- Essential hacks and tricks.md +++ b/translated/tech/20181029 Machine learning with Python- Essential hacks and tricks.md @@ -1,32 +1,28 @@ Python 机器学习的必备技巧 ====== + > 尝试使用 Python 掌握机器学习、人工智能和深度学习。 ![](https://opensource.com/sites/default/files/styles/image-full-size/public/lead-images/programming-code-keyboard-laptop.png?itok=pGfEfu2S) -想要入门机器学习并不难。除了大规模网络公开课Massive Open Online Courses（MOOCs）之外，还有很多其它优秀的免费资源。下面我分享一些我觉得比较有用的方法。 +想要入门机器学习并不难。除了大规模网络公开课Massive Open Online Courses（MOOC）之外，还有很多其它优秀的免费资源。下面我分享一些我觉得比较有用的方法。 - 1. 阅览一些关于这方面的视频、文章或者书籍，例如 [The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World][29]，你肯定会喜欢这些[关于机器学习的互动页面][30]。 - - 2. 对于“机器学习”、“人工智能”、“深度学习”、“数据科学”、“计算机视觉”和“机器人技术”这一堆新名词，你需要知道它们之前的区别。你可以阅览这些领域的专家们的演讲，例如[数据科学家 Brandon Rohrer 的这个视频][1]。 - - 3. 明确你自己的学习目标，并选择合适的 [Coursera 课程][3]，或者参加高校的网络公开课。例如[华盛顿大学的课程][4]就很不错。 - - 4. 关注优秀的博客：例如 [KDnuggets][32] 的博客、[Mark Meloon][33] 的博客、[Brandon Rohrer][34] 的博客、[Open AI][35] 的博客，这些都值得推荐。 - - 5. 如果你对在线课程有很大兴趣，后文中会有如何[正确选择 MOOC 课程][31]的指导。 - - 6. 最重要的是，培养自己对这些技术的兴趣。加入一些优秀的社交论坛，专注于阅读和了解，将这些技术的背景知识和发展方向理解透彻，并积极思考在日常生活和工作中如何应用机器学习或数据科学的原理。例如建立一个简单的回归模型来预测下一次午餐的成本，又或者是从电力公司的网站上下载历史电费数据，在 Excel 中进行简单的时序分析以发现某种规律。在你对这些技术产生了浓厚兴趣之后，可以观看以下这个视频。 +1. 从一些 YouTube 上的好视频开始，阅览一些关于这方面的文章或者书籍，例如 《[主算法：终极学习机器的探索将如何重塑我们的世界][29]》，而且我觉得你肯定会喜欢这些[关于机器学习的很酷的互动页面][30]。 +2. 对于“机器学习machine learning”、“人工智能artificial intelligence”、“深度学习deep learning”、“数据科学data science”、“计算机视觉computer vision”和“机器人技术robotics”这一堆新名词，你需要知道它们之间的区别。你可以阅览或聆听这些领域的专家们的演讲，例如这位有影响力的[数据科学家 Brandon Rohrer 的精彩视频][1]。或者这个讲述了数据科学相关的[各种角色之间的区别][2]的视频。 +3. 明确你自己的学习目标，并选择合适的 [Coursera 课程][3]，或者参加高校的网络公开课，例如[华盛顿大学的课程][4]就很不错。 +4. 关注优秀的博客：例如 [KDnuggets][32] 的博客、[Mark Meloon][33] 的博客、[Brandon Rohrer][34] 的博客、[Open AI][35] 的研究博客，这些都值得推荐。 +5. 如果你热衷于在线课程，后文中会有如何[正确选择 MOOC 课程][31]的指导。 +6. 最重要的是，培养自己对这些技术的兴趣。加入一些优秀的社交论坛，不要被那些耸人听闻的头条和新闻所吸引，专注于阅读和了解，将这些技术的背景知识和发展方向理解透彻，并积极思考在日常生活和工作中如何应用机器学习或数据科学的原理。例如建立一个简单的回归模型来预测下一次午餐的成本，又或者是从电力公司的网站上下载历史电费数据，在 Excel 中进行简单的时序分析以发现某种规律。在你对这些技术产生了浓厚兴趣之后，可以观看以下这个视频。 ### Python 是机器学习和人工智能方面的最佳语言吗？ -除非你是一名专业的研究一些复杂算法纯理论证明的研究人员，否则，对于一个机器学习的入门者来说，需要熟悉至少一种高级编程语言一家相关的专业知识。因为大多数情况下都是需要考虑如何将机器学习算法应用于解决实际问题，而这需要有一定的编程能力作为基础。 +除非你是一名专业的研究一些复杂算法纯理论证明的研究人员，否则，对于一个机器学习的入门者来说，需要熟悉至少一种高级编程语言。因为大多数情况下都是需要考虑如何将现有的机器学习算法应用于解决实际问题，而这需要有一定的编程能力作为基础。 -哪一种语言是数据科学的最佳语言？这个讨论一直没有停息过。对于这方面，你可以提起精神来看一下 FreeCodeCamp 上这一篇关于[数据科学语言][6]的文章，又或者是 KDnuggets 关于 [Python 和 R][7] 之间的深入探讨。 +哪一种语言是数据科学的最佳语言？这个讨论一直没有停息过。对于这方面，你可以提起精神来看一下 FreeCodeCamp 上这一篇关于[数据科学语言][6]的文章，又或者是 KDnuggets 关于 [Python 和 R 之争][7]的深入探讨。 -目前人们普遍认为 Python 在开发、部署、维护各方面的效率都是比较高的。与 Java、C 和 C++ 这些较为传统的语言相比，Python 的语法更为简单和高级。而且 Python 拥有活跃的社区群体、广泛的开源文化、数百个专用于机器学习的优质代码库，以及来自业界巨头（包括Google、Dropbox、Airbnb 等）的强大技术支持。 +目前人们普遍认为 Python 在开发、部署、维护各方面的效率都是比较高的。与 Java、C 和 C++ 这些较为传统的语言相比，Python 的语法更为简单和高级。而且 Python 拥有活跃的社区群体、广泛的开源文化、数百个专用于机器学习的优质代码库，以及来自业界巨头（包括 Google、Dropbox、Airbnb 等）的强大技术支持。 ### 基础 Python 库 @@ -46,7 +42,7 @@ Pandas 是 Python 生态中用于进行通用数据分析的最受欢迎的库 * 选择数据子集 * 跨行列计算 * 查找并补充缺失的数据 - * 将操作应用于数据中的独立组 + * 将操作应用于数据中的独立分组 * 按照多种格式转换数据 * 组合多个数据集 * 高级时间序列功能 @@ -68,7 +64,7 @@ Pandas 是 Python 生态中用于进行通用数据分析的最受欢迎的库 #### Scikit-learn -Scikit-learn 是机器学习方面通用的重要 Python 包。它实现了多种[分类][16]、[回归][17]和[聚类][18]算法，包括[支持向量机][19]、[随机森林][20]、[梯度增强][21]、[k-means 算法][22]和 [DBSCAN 算法][23]，可以与 Python 的数值库 NumPy 和科学计算库 [SciPy][24] 结合使用。它通过兼容的接口提供了有监督和无监督的学习算法。Scikit-learn 的强壮性让它可以稳定运行在生产环境中，同时它在易用性、代码质量、团队协作、文档和性能等各个方面都有良好的表现。可以参考这篇基于 Scikit-learn 的[机器学习入门][25]，或者这篇基于 Scikit-learn 的[简单机器学习用例演示][26]。 +Scikit-learn 是机器学习方面通用的重要 Python 包。它实现了多种[分类][16]、[回归][17]和[聚类][18]算法，包括[支持向量机][19]、[随机森林][20]、[梯度增强][21]、[k-means 算法][22]和 [DBSCAN 算法][23]，可以与 Python 的数值库 NumPy 和科学计算库 [SciPy][24] 结合使用。它通过兼容的接口提供了有监督和无监督的学习算法。Scikit-learn 的强壮性让它可以稳定运行在生产环境中，同时它在易用性、代码质量、团队协作、文档和性能等各个方面都有良好的表现。可以参考[这篇基于 Scikit-learn 的机器学习入门][25]，或者[这篇基于 Scikit-learn 的简单机器学习用例演示][26]。 本文使用 [CC BY-SA 4.0][28] 许可，在 [Heartbeat][27] 上首发。 @@ -79,7 +75,7 @@ via: https://opensource.com/article/18/10/machine-learning-python-essential-hack 作者：[Tirthajyoti Sarkar][a] 选题：[lujun9972][b] 译者：[HankChow](https://github.com/HankChow) -校对：[校对者ID](https://github.com/校对者ID) +校对：[wxy](https://github.com/wxy) 本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出