机器学习 Python实践第一天 18.11.08

本人是某大学大二学生专业是软件工程。

由于大一贪玩，大二这学期才有所学习，目前只会C，Python。目前在本学校嵌入式开发实验室。但是我们实验室可以自选喜欢的东西。于是我指向了人工智能。询问了老师的意见，他让我先学习这两本书——《机器学习实用案例解析（Drew Conway&John Myles White著）》，《机器学习 Python实践（魏贞原著）》如果需要电子版请联系我（QQ：714313458 微信：qh13234422188 若加好友请加备注：csdn）。

今天，我买回来书，先看了后者《机器学习Python实践》。因为我学完Python也不是很久（惭愧），所以打算先看这个。

首先我建议（我也是这么做的）先看看序言，前言和目录，毕竟要先知道这本书讲的是什么你要学什么。读完前言和序言我记住了那句话：这是最好的时代，也是最坏的时代。

接着，便开始我们第一章的学习了。第一部分的初始，今天我学习了第一章初始机器学习读了第一章，我发现我真的很差。他说学习机器学习有三个误区，我却连其中scikit-learn都不知道是什么。读完整个第一章，我还发现了很多个陌生的知识单词。都需要去了解。我会一一说的。

机器学习：研究计算机如何模拟和学习人的行为，以获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构使之不断完善自己的性能。

对其应用范围也有所了解（就不说了，书上都有）。

机器学习的算法分的两大类：监督学习和无监督学习。（建议把定义记住）

我说今天新查到的几个专业词语 scikit-learn ，K方式（Kmeans）建议百度搜索并了解一下（我会在明天询问老师要不要学习这个，然后在给予回复）

看了利用机器学习的预测模型来解决问题的六个基本步骤：

1.定义问题：研究和提炼问题的特征，以帮助我们更好地理解项目的目标。
2.数据理解：通过描述性统计和可视化来分析现有的数据。
3.数据准备：对数据进行格式化，以便于构建一个预测模型。
4.评估算法：通过一定的方法分离一部分数据，用来评估算法模型，并选取一部分代表数据进行分析，以改善模型。
5.优化模型：通过调参和集成算法提升预测结果的准确度。
6.结果部署：完成模型，并执行模型来预测结果和展示。

我会在以后记住的，认为这是基本的步骤。因为看到第一章最后一节，他说学习机器学习的技巧中写博客分享学习经验可以提高能力，所以心血来潮写了这个《Python实践》的学习经历。

今天啰里啰嗦的写了很多题外话，希望大家不要介意，毕竟我第一次写这个博客，我以后会认真学习这个的，以后主要以代码和遇到的问题解决方案为主，不啰里啰嗦了！想在人工智能发展有所成就就要吃苦。我的同学都说我你学也学不会，我认为最酷的一件事就是干了他们都不敢干的事并且坚持下来，所以我希望大家可以帮助我，我们一起努力。以后我会不间断的更新，把我的问题和解决方案分享给大家，也希望大家可以帮助我一起学习！先提前谢谢大家！

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