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python学习机器学习需要哪些功底，零基础可以吗
零基础可以使用Python进行机器学习。如需使用Python进行机器学习推荐选择【达内教育】。使用Python进行机器学习，要掌握以下基础：
1、掌握Python基础知识。
2、了解Python科学计算环境。熟悉4种工具的基础知识，因为它们在基本的【Python机器学习】中得到了很好的应用。
3、分类。分类是监督学习的主要方法之一，并且执行预测的方式涉及具有类标签的数据。
4、回归。回归类似于分类，因为它是监督学习的另一种主要形式，并且对预测分析有用。
5、聚类。聚类用于分析不包括预先标记的类的数据。使用最大化类内相似性和最小化不同类之间的相似性的概念将数据实例组合在一起。
6、更多分类。
7、合奏方法。感兴趣的话点击此处，免费学习一下
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常用Python机器学习库有哪些
Python作为一门理想的集成语言，将各种技术绑定在一起，除了为用户提供更方便的功能之外，还是一个理想的粘合平台，在开发人员与外部库的低层次集成人员之间搭建连接，以便用C、C++实现更高效的算法。
使用Python编程可以快速迁移代码并进行改动，无须花费过多的精力在修改代码与代码规范上。开发者在Python中封装了很多优秀的依赖库，可以直接拿来使用，常见的机器学习库如下：
1、Scikit-Learn
Scikit-Learn基于Numpy和Scipy，是专门为机器学习建造的一个Python模块，提供了大量用于数据挖掘和分析的工具，包括数据预处理、交叉验证、算法与可视化算法等一系列接口。
Scikit-Learn基本功能可分为六个部分：分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、数据预处理。其中集成了大量分类、回归、聚类功能，包括支持向量机、逻辑回归、随机森林、朴素贝叶斯等。
2、Orange3
Orange3是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，支持Python进行脚本开发。它包含一系列的数据可视化、检索、预处理和建模技术，具有一个良好的用户界面，同时也可以作为Python的一个模块使用。
用户可通过数据可视化进行数据分析，包含统计分布图、柱状图、散点图，以及更深层次的决策树、分层聚簇、热点图、MDS等，并可使用它自带的各类附加功能组件进行NLP、文本挖掘、构建网络分析等。
3、XGBoost
XGBoost是专注于梯度提升算法的机器学习函数库，因其优良的学习效果及高效的训练速度而获得广泛的关注。XGBoost支持并行处理，比起同样实现了梯度提升算法的Scikit-Learn库，其性能提升10倍以上。XGBoost可以处理回归、分类和排序等多种任务。
4、NuPIC
NuPIC是专注于时间序列的一个机器学习平台，其核心算法为HTM算法，相比于深度学习，其更为接近人类大脑的运行结构。HTM算法的理论依据主要是人脑中处理高级认知功能的新皮质部分的运行原理。NuPIC可用于预测以及异常检测，使用面非常广，仅要求输入时间序列即可。
5、Milk
Milk是Python中的一个机器学习工具包。Milk注重提升运行速度与降低内存占用，因此大部分对性能敏感的代码都是使用C++编写的，为了便利性在此基础上提供Python接口。重点提供监督分类方法，如SVMs、KNN、随机森林和决策树等。
python的机器学习是什么？
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径。
而数据分析与机器学习不同，机器学习比数据分析更深一个层次，就业前景、薪资待遇也更高。
Python需要学习什么内容，好学吗？
Python相对来说挺好入门的，不过也不要掉以轻心，学习的时候还是应该认真努力，学习内容整理如下：
Python语言基础：主要学习Python基础知识，如Python3、数据类型、字符串、函数、类、文件操作等。
Python语言高级：主要学习Python库、正则表达式、进程线程、爬虫、遍历以及MySQL数据库。
Python web开发：主要学习HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知识，掌握python三大后端框架(Django、 Flask以及Tornado)。
Linux基础：主要学习Linux相关的各种命令，如文件处理命令、压缩解压命令、权限管理以及Linux Shell开发等。
Linux运维自动化开发：主要学习Python开发Linux运维、Linux运维报警工具开发、Linux运维报警安全审计开发、Linux业务质量报表工具开发、Kali安全检测工具检测以及Kali 密码破解实战。
Python爬虫：主要学习python爬虫技术，掌握多线程爬虫技术，分布式爬虫技术。
Python数据分析和大数据：主要学习numpy数据处理、pandas数据分析、matplotlib数据可视化、scipy数据统计分析以及python 金融数据分析;Hadoop HDFS、python Hadoop MapReduce、python Spark core、python Spark SQL以及python Spark MLlib。
Python机器学习：主要学习KNN算法、线性回归、逻辑斯蒂回归算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机以及聚类k-means算法。
