python怎么用于人工智能_python如何用于人工智能

python用于人工智能的方法：1、掌握基础Python程序语言知识；2、了解基础数学及统计学和机器学习基础知识；3、使用Python科学计算函式库和套件；4、使用【scikit-learn】学习Python机器学习应用。

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python用于人工智能的方法：

为什么选择Python？

在数据科学和机器学习领域最重要的两大程序语言就是Python 和R，Python 简洁易学、应用范围广(不限于数据分析)且学习曲线平缓，适合作为第一个入门的程序语言，透过pandas、SciPy/NumPy、sckikit-learn、matplotlib和statsmodels 可以进行数据分析的工作，适合工程任务和需要和网络应用程序整合的项目。至于R 由于是统计学家开发的程序语言，则是擅长于统计分析、图表绘制，常用于学术研究领域，建议也要有一定程度的掌握。一般情况下Python 和R 并非互斥，而是互补，许多数据工程师、科学家往往是在Python 和R 两个语言中转换，小量模型验证、统计分析和图表绘制使用R，当要撰写算法和数据库、网络服务互动等情况时在移转到Python。为了降低学习成本。

此外Python本身是一种通用语言，除了数据科学外也可以广泛使用在 网络开发、网站建置、游戏开发、网络爬虫等领域，当你需要整合系统产品服务时，可以担任一站式的开发语言，更重要的是 Python 也可以当成 胶水语言非常轻易和 C/C++ 等效能较佳的语言整合。简而言之，Python是一种简洁易学但功能强大，值得投资的程序语言，所以我们这边先使用Python 进行介绍。

若对于Python和R 比较，这边有两篇文章可以参考数据科学界华山论剑：R与Python巅峰对决、Which is better for data analysis:R or Python?。

如何开始入门机器学习？

事实上，数据科学是个跨领域学门，在学习如何使用Python 进行机器学习过程中通常必须掌握以下知识：

机器学习算法

Python 程序语言和资料分析函式库

线性代数 / 统计学等相关学门

专业领域的领域知识( Domain Knowledge )

为了掌握以上三大领域知识(我们先把焦点放在机器学习核心技法，暂时忽略数据科学中对于领域知识的掌握)，具体来说我们可以有以下步骤可以参考：

1. 掌握基础Python 程序语言知识

在线学习资源：

o Codecademy

o DataCamp(也可以学R)

o Learn X in Y Minutes(X = Python)

o Learn Python theHard Way

2. 了解基础数学/统计学和机器学习基础知识

o 可汗学院线性代数

o Introto Deive Statistics

o Introto Inferential Statistics

o Andrew Ng 机器学习课程

o Andrew Ng 机器学习笔记

o CarnegieMellon University Machine Learning

o MachineLearning Foundations (机器学习基石)

3. 知道如何使用Python 科学计算函式库和套件

推荐安装Anaconda，支持跨平台多种版本Python，默认将数据分析、科学计算的套件装好，自带spyder 编辑器、JupyterNotebook(IPythonNotebook)，可以提供一个网页版接口，让用户可以透过浏览器进行Julia、Python或R 程序的开发与维护。

o numpy：科学分析，ScipyLecture Notes 教学文件

o pandas：资料分析

o matplotlib：会制图瞟

o scikit-learn：机器学习工具

4. 使用scikit-learn 学习Python 机器学习应用

o MachineLearning: Python 机器学习：使用Pytho­n

5. 运用Python 实作机器学习算法

o 感知器

o 判定树

o 线性回归

o k-means分群

6. 实作进阶机器学习算法

o SVM

o KNN

o RandomForests

o 降低维度

o 验证模型

7. 了解深度学习(DeepLearning)在Python 的实作和应用

o NTU Applied DeepLearning

o Stanford DeepLearning

o 深度学习(Deep Learning)自学素材推荐

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