机器学习之Python开源教程——专栏介绍及理论知识概述

 目录

1️⃣机器学习==人工智能？

2️⃣《机器学习之Python开源教程》专栏介绍

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3️⃣开启机器学习你需要准备什么？

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4️学完机器学习你可以做些什么？

每文一语

1️⃣机器学习==人工智能？

        ✨在人的大脑思维下，我们每看到一种事物，都会产生学习的记忆，这种记忆因人而异，可能是瞬间的，也可能是永久的✨

什么是机器学习？🧐

        机器可以解决重复的工作，比如1+……+100=？如果是一个大脑，你可以在1秒钟立刻算出这些值吗？但是对于机器却是可以的，计算机程序针对大量的、重复的、具有规律的、可移植性的问题进行学习和求解，这一切的缘由都应该来自于“规律”——算法

        机器是无法自己独立思考的，只有针对某种数学公式所设计的算法，让机器去重复的执行，最终遇到同等的问题，它会在大量的执行过程中，产生记忆，这种记忆我们称之为一种模型的记忆。你可以让机器去写一首诗句吗？答案是可以的！

        具体所要设计的是，首先针对用户所提出来的场景，机器会根据场景在语料库中自动化的寻找最佳匹配的汉字进行有效的筛选，然后按照古诗的语言和押韵进行整合，这些都是算法设计人员，提前将规则制定好，最后只是由程序进行匹配执行。

什么又是人工智能？🧐

        当然这只是一个简单的规则性、重复性的工作，真正的机器学习，乃至人工智能是不断的超越人的极限，最终逼近大脑思维的一种理性思维，未来机器学习和人工智能会结合人的感性思维，加入复杂的应对机制，让机器学会“思考”

        不管如何，机器想要达到和人的水平一样，可以独立思考那么必须要大量的学习，大量的输入输出，不断的迭代优化，目前的人工智能领域正在机器学习的基础上不断的升级和优化，相信在未来的互联网科技中，机器也可以达到人一样的智慧，但是真的可以吗？人类又会如何去设计，如何应用呢？我们将拭目以待！

2️⃣《机器学习之Python开源教程》专栏介绍

        《机器学习之Python开源教程》将从机器学习的理论基础到实操案例，利用火热的编程语言——Python作为主要的编程语言工具，结合没一种算法的底层理论知识，全方位的剖析机器学习的原理，向着人工智能靠近！

本专栏将从以下几个方面部署和搭建：

1. 详解机器学习的理论知识
2. 剖析并解读机器学习的算法
3. 构建实际案例进行进行机器学习的运用
4. 每一篇都有源码进行展示和解读，致力于打造开源项目
5. 提供更多的实操数据项目进行演示
6. 将机器学习应用到实际的生活当中来
7. 从监督学习到无监督学习最后在过渡到文本挖掘
8. 集成学习到推荐算法的实现最后探究图像处理的奥秘

         这里是机器学习从数据处理到数据挖掘的思维导图，包含Python的pandas与numpy的基本语法知识，同时涵盖了Python的第三方库sklearn的全部模块，从数据导入到特征工程，最后到标签选择再到模型部署和训练，最后到模型的评估，层层递进，如果有需要的小伙伴们点击下方即可下载！👇👇👇

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3️⃣开启机器学习你需要准备什么？

        你知道“费曼学习法”吗？有一种东西就是，当你去学习一样新的知识的时候你不断的总结和探索，最终不断的输出，从输入到输出，在这个过程当中，你可以学到的不仅仅是知识，将会收获到更多的意外惊喜！

所以开启机器学习的大门，你需要准备的是好奇心，探索欲和一种永不放弃的精神！

        如果你是初学者，初入机器学习的你需要准备的基础知识就是Python的基础语法，以及Python进阶的相关知识，如果你还是一个小白，建议先把Python的基础过一遍，然后再去上手，为了考虑到有些小伙伴，这里特意给你们准备了一套Python语法全套案例，点击下方链接👇👇👇

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        学习好python的基础语法之后，你就可以看得懂这些代码的意思了，为了需要更进一步的入门机器学习，还需要了解Python的pandas和numpy库，这里也给大家准备了一份数据导入与科学计算的强大模块，Pandas 和 Numpy点击下方链接👇👇👇

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        准备好上述的理论基础和开发环境之后，你就可以开启机器学习的大门了，至于我们在学习的过程之中，会引入很多的实际的案例数据，这些数据博主均会上传到资源栏中，有需要的朋友可以下载之后 ，自己去练习。

4️学完机器学习你可以做些什么？

        机器学习可以做什么，首先衡量一个东西的价值就需要考虑它的用途，如果它是一个用途不广泛的，受众度不高的东西，自然价值也就会收到削减。

        机器学习可以适用于科研，同时也适用于商业，更适用于广大喜爱Python人员的必备技能，学习永无止境，你想要的都是自己去争取的。

1、电子商务👀

        机器学习在电商领域的应用主要涉及搜索、广告、推荐3个方面，在机器学习的参与下，搜索引擎能够更好地理解语义，对用户搜索的关键词进行匹配，同时它可以对点击率与转化率进行深度分析，更有利于用户选择符合自己需求的商品。

2、医疗👀

        普通医疗体系并不能永远保持精准且快速的诊断，在目前的研究阶段中，技术人员利用机器学习对上百万个病例数据库的医学影像进行图像识别及分析，并训练模型，帮助医生做出更为精准高效的诊断。

3、金融👀

        机器学习正在对金融行业产生重大的影响，在金融领域最常见的应用是过程自动化，该技术可以替代体力劳动，从而提高生产力。摩根大通推出了利用自然语言处理技术的智能合同的解决方案，该解决方案可以从文件合同中提取重要数据，大大节省了人工体力劳动成本。机器学习还可以应用于风控领域，银行通过大数据技术，监控账户的交易参数，分析持卡人的用户行为，从而判断该持卡人的信用级别。

本专栏将开启五倍速更新，欢迎订阅！！！

每文一语

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