小編給大家分享一下python用于人工智能的方法，希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲，下面讓我們一起去探討吧！

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python用于人工智能的方法：1、掌握基礎(chǔ)Python程序語言知識；2、了解基礎(chǔ)數(shù)學(xué)及統(tǒng)計學(xué)和機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識；3、使用Python科學(xué)計算函式庫和套件；4、使用【scikit-learn】學(xué)習(xí)Python機器學(xué)習(xí)應(yīng)用。

python用于人工智能的方法：

為什么選擇Python？

在數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最重要的兩大程序語言就是Python 和R，Python 簡潔易學(xué)、應(yīng)用范圍廣（不限于數(shù)據(jù)分析）且學(xué)習(xí)曲線平緩，適合作為第一個入門的程序語言，透過pandas、SciPy/NumPy、sckikit-learn、matplotlib和statsmodels 可以進行數(shù)據(jù)分析的工作，適合工程任務(wù)和需要和網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序整合的項目。至于R 由于是統(tǒng)計學(xué)家開發(fā)的程序語言，則是擅長于統(tǒng)計分析、圖表繪制，常用于學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域，建議也要有一定程度的掌握。一般情況下Python 和R 并非互斥，而是互補，許多數(shù)據(jù)工程師、科學(xué)家往往是在Python 和R 兩個語言中轉(zhuǎn)換，小量模型驗證、統(tǒng)計分析和圖表繪制使用R，當(dāng)要撰寫算法和數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)互動等情況時在移轉(zhuǎn)到Python。為了降低學(xué)習(xí)成本。

此外Python本身是一種通用語言，除了數(shù)據(jù)科學(xué)外也可以廣泛使用在 網(wǎng)絡(luò)開發(fā)、網(wǎng)站建置、游戲開發(fā)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等領(lǐng)域，當(dāng)你需要整合系統(tǒng)產(chǎn)品服務(wù)時，可以擔(dān)任一站式的開發(fā)語言，更重要的是 Python 也可以當(dāng)成 膠水語言非常輕易和 C/C++ 等效能較佳的語言整合。簡而言之，Python是一種簡潔易學(xué)但功能強大，值得投資的程序語言，所以我們這邊先使用Python 進行介紹。

若對于Python和R 比較，這邊有兩篇文章可以參考數(shù)據(jù)科學(xué)界華山論劍：R與Python巔峰對決、Which is better for data analysis:R or Python?。

如何開始入門機器學(xué)習(xí)？

事實上，數(shù)據(jù)科學(xué)是個跨領(lǐng)域?qū)W門，在學(xué)習(xí)如何使用Python 進行機器學(xué)習(xí)過程中通常必須掌握以下知識：

機器學(xué)習(xí)算法

Python 程序語言和資料分析函式庫

線性代數(shù) / 統(tǒng)計學(xué)等相關(guān)學(xué)門

專業(yè)領(lǐng)域的領(lǐng)域知識（ Domain Knowledge ）

為了掌握以上三大領(lǐng)域知識（我們先把焦點放在機器學(xué)習(xí)核心技法，暫時忽略數(shù)據(jù)科學(xué)中對于領(lǐng)域知識的掌握），具體來說我們可以有以下步驟可以參考：

1. 掌握基礎(chǔ)Python 程序語言知識

在線學(xué)習(xí)資源：

o Codecademy

o DataCamp（也可以學(xué)R）

o Learn X in Y Minutes(X = Python)

o Learn Python theHard Way

2. 了解基礎(chǔ)數(shù)學(xué)/統(tǒng)計學(xué)和機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識

o 可汗學(xué)院線性代數(shù)

o Introto Deive Statistics

o Introto Inferential Statistics

o Andrew Ng 機器學(xué)習(xí)課程

o Andrew Ng 機器學(xué)習(xí)筆記

o CarnegieMellon University Machine Learning

o MachineLearning Foundations (機器學(xué)習(xí)基石)

3. 知道如何使用Python 科學(xué)計算函式庫和套件

推薦安裝Anaconda，支持跨平臺多種版本Python，默認(rèn)將數(shù)據(jù)分析、科學(xué)計算的套件裝好，自帶spyder 編輯器、JupyterNotebook（IPythonNotebook），可以提供一個網(wǎng)頁版接口，讓用戶可以透過瀏覽器進行Julia、Python或R 程序的開發(fā)與維護。

o numpy：科學(xué)分析，ScipyLecture Notes 教學(xué)文件

o pandas：資料分析

o matplotlib：會制圖瞟

o scikit-learn：機器學(xué)習(xí)工具

4. 使用scikit-learn 學(xué)習(xí)Python 機器學(xué)習(xí)應(yīng)用

o MachineLearning: Python 機器學(xué)習(xí)：使用Pytho-n

5. 運用Python 實作機器學(xué)習(xí)算法

o 感知器

o 判定樹

o 線性回歸

o k-means分群

6. 實作進階機器學(xué)習(xí)算法

o SVM

o KNN

o RandomForests

o 降低維度

o 驗證模型

7. 了解深度學(xué)習(xí)（DeepLearning）在Python 的實作和應(yīng)用

o NTU Applied DeepLearning

o Stanford DeepLearning

o 深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)自學(xué)素材推薦

o 深度學(xué)習(xí)Deep Learning：中文學(xué)習(xí)資源整理

看完了這篇文章，相信你對python用于人工智能的方法有了一定的了解，想了解更多相關(guān)知識，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！

網(wǎng)頁名稱：python用于人工智能的方法
文章源于：http://www.rwnh.cn/article26/pgsgcg.html

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