python如何用於人工智慧

python用於人工智慧的方法：1、掌握基礎Python程式語言知識；2、了解基礎數學及統計學和機器學習基礎知識；3、使用Python科學計算函式庫和套件；4 、使用【scikit-learn】學習Python機器學習應用。

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python用於人工智慧的方法：

為什麼選擇Python？

在資料科學和機器學習領域最重要的兩大程式語言就是Python 和R，Python 簡潔易學、應用範圍廣（不限於資料分析）且學習曲線平緩，適合作為第一個入門的程式語言，透過pandas、SciPy/NumPy、sckikit-learn、matplotlib和statsmodels 可以進行資料分析的工作，適合工程任務和需要和網路應用程式整合的專案。至於R 由於是統計學家所發展的程式語言，則是擅長於統計分析、圖表繪製，常用於學術研究領域，建議也要有一定程度的掌握。一般情況下Python 和R 並非互斥，而是互補，許多資料工程師、科學家往往是在Python 和R 兩個語言中轉換，小量模型驗證、統計分析和圖表繪製使用R，當要撰寫演算法和資料庫、網路服務互動等情況時在移轉到Python。為了降低學習成本。

此外Python本身就是一種通用語言，除了資料科學外也可以廣泛使用在網頁開發、網站建立、遊戲開發、網路爬蟲等領域，當你需要整合系統產品服務時，可以擔任一站式的開發語言，更重要的是Python 也可以當成膠水語言非常輕易和C/C 等效能較好的語言整合。簡而言之，Python是一種簡潔易學但功能強大，值得投資的程式語言，所以我們這邊先使用Python 來介紹。

若對於Python和R 比較，這邊有兩篇文章可以參考數據科學界華山論劍：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習？

事實上，資料科學是個跨領域學門，在學習如何使用Python 進行機器學習過程中通常必須掌握以下知識：

機器學習演算法

Python 程式語言與資料分析函式庫

線性代數/ 統計學等相關學門

專業領域的領域知識（ Domain Knowledge ）

為了掌握以上三大領域知識（我們先把焦點放在機器學習核心技法，暫時忽略資料科學中對於領域知識的掌握），具體來說我們可以有以下步驟可以參考：

1. 掌握基礎Python 程式語言知識

線上學習資源：

o Codecademy

o DataCamp（也可以學R）

o Learn X in Y Minutes(X = Python)

o Learn Python theHard Way

2. 了解基礎數學/統計與機器學習基礎##o可汗學院線性代數

o Introto Deive Statistics

o Introto Inferential Statistics

o Andrew Ng 機器學習課程

#o Andrew Ng 機器學習筆記

o CarnegieMellon University Machine Learning

o MachineLearning Foundations (機器學習基石)

3. 知道如何使用Python 科學計算函式庫和套件

推薦安裝Anaconda，支援跨平台多種版本Python，預設將資料分析、科學計算的套件裝好，自帶spyder 編輯器、JupyterNotebook（IPythonNotebook），可以提供一個網頁版接口，讓用戶可以透過瀏覽器進行Julia、Python或R 程式的開發與維護。

o numpy：科學分析，ScipyLecture Notes 教學文件

o pandas：資料分析

o matplotlib：會製圖瞟

o scikit-learn：機器學習工具

4. 使用scikit-learn 學習Python 機器學習應用

o MachineLearning: Python 機器學習：使用Python

# 5. 運用Python 實作機器學習演算法

o 感知器

o 判定樹

o 線性迴歸

o k-means分組

6. 實作進階機器學習演算法

o SVM

o KNN

o RandomForests

#o 降低維度

o 驗證模型

7.了解深度學習（DeepLearning）在Python 的實作和應用

o NTU Applied DeepLearning

o Stanford DeepLearning

o 深度學習(Deep Learning)自學素材推薦

o 深度學習Deep Learning：中文學習資源整理

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