基于了解的情況轰异，核心訴求應(yīng)該是如何基于python實現(xiàn)相應(yīng)的機器學習算法。針對這一問題遮怜，具體學習內(nèi)容可拆分為如下4部分。
1鸿市、python基礎(chǔ)的學習
2锯梁、機器學習理論和算法的學習
3、python機器學習庫的熟悉掌握
4灸芳、基于python實現(xiàn)具體機器學習算法/實際應(yīng)用的實踐
這篇是比較詳細的引導文章：https://mp.weixin.qq.com/s/qyUgoKjht2LaMVWXLrBB-g
具體學習上涝桅，第一部分python學習建議以python3為基礎(chǔ)，課程同步推薦國內(nèi)的在線基礎(chǔ)課程（易于理解）：
1烙样、廖雪峰python教程：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/
2冯遂、國內(nèi)簡易教程：https://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html
學習內(nèi)容上主要包括基本的語法、基本的數(shù)據(jù)類型谒获、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)蛤肌、類型轉(zhuǎn)換；條件控制批狱、循環(huán)裸准、函數(shù)、模塊赔硫；輸入輸出炒俱、文件處理；
高階一些學習面向?qū)ο笥锫薄㈠e誤及異常處理杨箭、函數(shù)式編程流纹、進程線程等嗡贺；
語言學習的核心不是掌握多少語法，是掌握基本語法并形成程序思維生逸，知道程序的能力邊界以及怎么做啦辐，知道如何將實際的問題映射為程序問題并予以解決赞厕。具體的語法細節(jié)榔昔、各種計算庫可以在實現(xiàn)過程中查閱驹闰。
第二部分機器學習理論不表；
第三部分python的基礎(chǔ)庫撒会、機器學習庫要做一些掌握嘹朗，包括Numpy、pandas茧彤、SciPy骡显、scikit-learn疆栏；深度學習的pytorch曾掂、TensorFlow等。重點是知道每個庫能做什么壁顶，提供了哪些主要功能珠洗，如果基礎(chǔ)好的化可以了解下庫的實現(xiàn)原理和基本框架，否則直接用也可以若专。第三部分的學習可能依賴部分數(shù)理基礎(chǔ)许蓖，主要是線性代數(shù)（矩陣）、概率論與數(shù)理統(tǒng)計调衰、最優(yōu)化方法膊爪。
如下是21年的十大流行庫：https://mp.weixin.qq.com/s/HJM4Z5y00FT1F_N9EL4T_w
第四部分就是如何用python解決實際問題，這部分需要一定量的實踐來提升嚎莉。推薦兩本書：
1米酬、機器學習實戰(zhàn)：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow ：http://www.java1234.com/a/javabook/javabase/2022/0525/22448.html
2趋箩、機器學習基礎(chǔ)教程：http://www.java1234.com/a/javabook/yun/2019/0214/12935.html
也可以參考開頭引導文章的案例赃额。
具體開發(fā)的話目前notebook用的比較多，可參考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/33105153
在線競賽平臺kaggle本身提供了測試執(zhí)行環(huán)境和豐富的數(shù)據(jù)集&案例庫叫确，也適合用來練習跳芳。具體參考介紹：https://www.zhihu.com/question/23987009/answer/285179721
