机器学习是当下的热门词汇之一，近年来正经历着它的扩展和普及。但是目前市场上缺乏熟练的机器学习专业人员，这是开始机器学习领域职业生涯的大好时机。Python被认为是所有机器学习开发语言列表中的第一名。本文旨在通过7个步骤为您介绍如何开始使用Python进行机器学习。步骤1.PYTHON的基础实际上，Python使您的机器学习之路更加容易。您需要熟练掌握Python的基础知识。要学习Python，请在计算机中安装Python的编辑器或IDE。有许多可用的IDE。您可以选择自己认为合适的任何一种，然后开始练习并提高技能。步骤2.机器学习基础对于初学者来说，机器学习似乎有许多新的高科技概念和过程。其实机器学习是以我们学校所学的基础学科为基础的。机器学习不是一个艰难的工作。为了掌握机器学习，你需要精通以下提到的概念:数学统计机器学习算法编程语言数据整理和分析步骤3.PYTHON包在完成上述前提条件后，请了解用于机器学习的Python库。尽管内建的Python库对于机器学习来说已经足够了，但是您还可以从外部导入所需的库。NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn是机器学习中广泛使用的库。步骤4.使用Python进行机器学习在机器学习的道路上前进，您需要处理的下一个主题是数据预处理和机器学习技术。在机器学习中，我们需要的是高质量的数据，为此，首先需要进行数据预处理。在这里，您需要经历：数据预处理分析数据可视化数据单变量图可视化数据多变量图机器学习技术是机器学习最强大的武器。许多人认为机器学习技术和算法是相同的。但这绝对是错误的。技术是解决问题的方法，当我们讨论算法时，我们期待给定输入的输出。以下是机器学习技术，可以让你离你的目标更近一步。回归异常检测聚类分类步骤5.机器学习算法机器学习算法是机器学习的基础。什么使机器智能呢?当然是算法。机器根据算法运行。我建议，在使用Python之前，先从理论上理解这些算法。然后用Python实现它的实际实现。看看是什么算法使机器学习成为一项有影响力的技术。线性回归和逻辑回归决策树支持向量机（SVM）朴素贝叶斯KNNK均值随机森林第6步.高级主题继算法之后，现在轮到高级机器学习概念了，这将使您更加精通。因此，可以仔细研究包括支持向量机（SVM），降维和梯度提升等算法。第7步：使用PYTHON进行深度学习使用Python进行深度学习是机器学习的另一个方面。在使用Python学习深度学习之前，首先要了解什么是深度学习，为什么我们需要它？您需要在深度学习中注意以下提到的主题。为什么要深度学习？人工神经网络（ANN）深度神经网络应用领域最后这是您可以完成机器学习梦想的七个步骤。
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