怎么快速上手python机器学习,OpenCV、OpenGL、Pandas、Matplotlib、scikit—learn五大工具库的参考手册

关于机器学习的一些想法

上周开始决定学习机器学习,是因为这学期的课设是做一个基于python的图片分类,所以打算系统的学习一下机器学习,以下是我的一些经验,希望对读者能有一些帮助。

课设题目

怎么快速上手python机器学习,OpenCV、OpenGL、Pandas、Matplotlib、scikit—learn五大工具库的参考手册_第1张图片

在开始机器学习之前,我先放一个python的学习路径。

1.python基本语法和函数的学习

python的基础介绍书籍数不胜数,但是在初学阶段大家很难看的进去,我一直认为尚硅谷的课程是不错的,我把B站里尚硅谷免费的视频链接发放在这里

尚硅谷Python零基础入门教程全套完整版

https://www.bilibili.com/video/BV1hW41197sB

视频资料在尚硅谷公众号里。

相信梳理过这些基础的知识你已经对python的基本语法感到熟悉,但还不够,请往下看。

2.编辑器的选择

我看过很多书籍和文章,很多博主说先熟悉基础的文本编辑器例如,notepad++、vim,还有最接近IDE(集成开发环境)的 VS Code,的确,但是我个人觉得如果先从IDE开始学习,这会大大增加代码编写的效率,减少劝退。

我的电脑里目前保留这sublime、jupyter notebook、pycharm、spider,因为jupyter的方便,我这里只介绍jupyter的安装和使用,我也很推荐大家使用jupyter入门。

在anaconda中包括了jupyter notebook和其他编辑器。
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所以我建议直接下载anaconda,但是由于anaconda启动较慢,所以我们可以在开始界面将jupyter的快捷方式拖到桌面上来。

这里是anaconda的下载链接

https://www.anaconda.com/

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进入网页后直接点击get started
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选择download anaconda installers
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按照你的电脑版本直接选择安装即可。

之后的步骤我就不一一赘述了,这里我放一个链接,大家可以参考。

史上最全最详细的Anaconda安装教程

https://blog.csdn.net/wq_ocean_/article/details/103889237

3.代码练习

我们在上面提到过尚硅谷的视频,但是你不经过自己的亲身实践是不可能真正熟练掌握python的,所以我在这里还是放一个题目链接:

加班熬夜整理出来的100道Python基础题,学到就是赚到!超级详细

https://blog.csdn.net/kj7762/article/details/120744018

在练习的过程中有些不认真做笔记的孩子肯定会忘掉一些python的基础知识,所以我在给大家放一个中文版的python语言参考手册链接

Python 语言参考手册

https://docs.python.org/zh-cn/3/reference/index.html

相信大家经过练习一定会有所收获。

经过了前面 python讲解视频,python的基础题目练习,大家一定对python有了一定的熟练程度,下面我们开始介绍基于python的机器学习。

4.学习人工智能算法

我在刚刚开始机器学习的时候走了很多弯路,这里我给大家一个真诚的建议,无论你数学基础好与不好,如果想走的更远,从基础的算法开始学起,
这里是一个介绍机器学习算法的网站,希望大家边学边看把它理解透彻,当然这些资料也是免费的。

机器学习常用术语

http://c.biancheng.net/ml_alg/term.html
怎么快速上手python机器学习,OpenCV、OpenGL、Pandas、Matplotlib、scikit—learn五大工具库的参考手册_第6张图片

如果遇到不理解的数学知识希望大家自行百度,如果实在看不进去,我这里还有中策,看视频,这依旧是一个尚硅谷的免费分享视频。

尚硅谷机器学习和推荐系统项目实战教程

https://www.bilibili.com/video/BV1R4411N78S
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5.Numpy的基本概念

因为我找到了一篇绝佳的文章,这里我就不班门弄斧了,直接把链接挂上了。

NumPy入门讲座(1):基本概念

https://xufive.blog.csdn.net/article/details/103567312

numpy是数据处理和科学运算的基础,基于numpy的使用还有五个关于人工智能的工具库,分别是OpenCV、OpenGL、Pandas、Matplotlib、scikit—learn。
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因为这五个工具库的参考文件都是英文居多,我把网站贴到下面。

(1)OpenCV

中文文档
https://blog.csdn.net/qq_38660394/article/details/80762011

英文原网站
https://pythonprogramming.net/loading-images-python-opencv-tutorial/

w3cshool的参考文档(中文)

https://www.w3cschool.cn/opencv/opencv-2gnx28u3.html

(2)OpenGL

csdn文章
https://blog.csdn.net/flycatdeng/article/details/82588903

(3)Pandas

w3cshool的参考文档(中文)
https://www.w3cschool.cn/hyspo/

(4)matplotlib

英文原网站
https://matplotlib.org/stable/tutorials/introductory/usage.html

(5)scikit—learn

英文原网站
https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html

以后有好的网站,我再来更新,也欢迎大家在评论区评论。

6.系统的学习”深度学习“

在B站发现的宝藏UP ”跟李沐学AI“

李沐老师是《深度学习》这本书的译者,他在B站发布了他的录播课程,在其中谈到了图片分类,当然这是我所需要的,也希望你们能有所收获。
链接如下(直接点击我框选出来的图标即可进入视频主页):

动手学深度学习在线课程
https://courses.d2l.ai/zh-v2/

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感谢观看!

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