機器學習涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科，其學習門檻相對還是比較高的，長期以來，機器學習方面的人才培養(yǎng)也一直以高學歷為主。要從事機器學習方面的研發(fā)，既要具備一定的軟件開發(fā)知識，又需要具備扎實的數(shù)學基礎，另外還需要掌握基于機器學習的一系列概念和研發(fā)方法。如果要從事機器學習方面的研發(fā)，可以按照以下幾個步驟學習：

1、學習編程語言

編程語言并不是機器學習的核心，但是編程語言是實現(xiàn)機器學習算法的重要方式，因此掌握編程語言也是從事機器學習的重要前提之一。Python是一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言，而且Python語言的語法結構比較簡單易學，所以對于初學者來說，從Python開始學習是不錯的選擇。

2、學習算法設計

算法設計是機器學習的核心，所以系統(tǒng)地學習算法設計知識對于從事機器學習都是非常重要的。學習算法設計需要具備一定的數(shù)學基礎，包括高數(shù)、線性代數(shù)和概率論等。

3、掌握基本的機器學習步驟

通常來說，機器學習的步驟包括數(shù)據(jù)收集、算法設計、算法實現(xiàn)、算法訓練、算法驗證和算法應用。

4、應用中學習機器學習

具備了充分的理論知識，還需要在實際應用中去完成所學知識的運用。根據(jù)項目的需求確定需要應用的算法，設計出符合項目要求的算法應用邏輯，經過測試數(shù)據(jù)集的的迭代訓練讓算法達到預測目標的要求。Python中已有很多現(xiàn)成的機器學習 和數(shù)據(jù)挖掘工具包，如scikit-learn、Pandas、mlpy、PyBrain、Theano等，都可以調用，通過實際項目中算法的運用積累機器學習應用的邏輯組織和處理能力。

總結

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