机器学习：入门方法与学习路径
从零开始的机器学习技术指南
从零开始的机器学习技术指南机器学习是指计算机系统利用数据和算法进行自动学习和改进的过程。
在当今数字化时代，机器学习技术已经广泛应用于各个领域，如医疗保健、金融、零售和制造等。
对于想要学习机器学习技术的人来说，以下是一个从零开始的机器学习技术指南。
1.掌握基础知识在学习机器学习技术之前，首先要掌握一些基础知识，包括统计学、线性代数和概率论等。
这些基础知识对于理解机器学习算法和原理非常重要。
2.学习编程语言学习一门编程语言是学习机器学习技术的必备条件。
Python是目前最流行的编程语言之一，也是机器学习领域的首选语言。
掌握Python，可以使用众多机器学习库如scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等。
3.了解机器学习基本概念在开始学习机器学习算法之前，需要了解一些基本概念，如监督学习、无监督学习和强化学习等。
理解这些概念有助于选择适合的算法解决具体问题。
4.学习常用机器学习算法掌握一些常用的机器学习算法对于应用机器学习技术非常重要。
常见的机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机和神经网络等。
通过实践和项目，加深对这些算法的理解和应用。
5.实践项目实践是学习机器学习技术的最佳方式。
通过参与实际项目，可以将理论知识应用到实际问题中，并提升解决问题的能力。
可以从简单的项目开始，逐渐挑战更复杂的项目，不断提升自己的技能。
6.学习优化算法优化算法是机器学习中非常重要的一部分，它们可以帮助模型更好地拟合数据并提高预测性能。
常用的优化算法包括梯度下降、随机梯度下降和牛顿法等。
了解这些算法的原理和应用可以提高模型的性能。
7.持续学习和跟进新技术机器学习技术日新月异，不断涌现出新的算法和技术。
要保持竞争力，需要持续学习和跟进新技术。
可以通过阅读相关论文、参加学术会议和参与在线课程等方式来不断更新自己的知识。
总的来说，学习机器学习技术需要持之以恒的努力和不断地实践。
通过掌握基础知识、学习编程语言、了解机器学习基本概念、掌握常用机器学习算法、实践项目、学习优化算法和持续学习和跟进新技术，可以逐步提升自己的机器学习技术水平，并在实际应用中取得成功。
机器学习入门指导
机器学习入门指导1. 什么是机器学习？机器学习是一种人工智能的分支，旨在通过计算机算法和模型，使计算机能够从数据中学习并自动改进性能。
它的目标是让计算机具备从经验中学习的能力，而不需要明确地编程。
2. 为什么要学习机器学习？随着大数据时代的到来，我们面临着海量的数据和复杂的问题。
传统的编程方法往往无法处理这些问题，而机器学习提供了一种新的解决方案。
通过机器学习，我们可以从数据中发现规律、预测未来、优化决策，并在各个领域取得突破性的进展。
3. 学习机器学习的基础知识在开始学习机器学习之前，有一些基础知识是必要的：3.1 编程基础机器学习通常需要使用编程语言来实现算法和模型。
因此，具备一定的编程基础是必要的。
常用的编程语言包括Python、R和Java等。
如果你还没有编程基础，可以选择一门适合初学者的编程语言，例如Python。
3.2 数学基础机器学习涉及到很多数学概念和方法，包括线性代数、概率论、统计学等。
了解这些数学基础将有助于你理解机器学习算法的原理和应用。
如果你对数学不太熟悉，可以选择一些入门级的数学教材或在线课程进行学习。
3.3 数据分析基础机器学习的核心是从数据中学习模式和规律。
因此，具备一定的数据分析基础是必要的。
了解数据的特点、处理数据的方法以及常见的数据分析工具将有助于你在机器学习中更好地应用数据。
4. 学习机器学习的步骤4.1 学习基本概念在开始实际编写代码之前，你需要先了解机器学习的基本概念和术语。
这包括监督学习、无监督学习、回归、分类、聚类等。
可以通过阅读相关书籍、参加在线课程或观看教学视频来获得这些知识。
4.2 学习常用算法和模型掌握常用的机器学习算法和模型是学习机器学习的关键。
常见的算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等。
了解这些算法的原理和应用场景，并能够使用相应的工具和库进行实现和调优。
4.3 实践项目通过实践项目来巩固所学的知识是非常重要的。
可以选择一些开源数据集，应用所学的算法和模型进行实际的数据分析和预测。
学习机器学习的步骤
学习机器学习的步骤机器学习作为一门应用广泛且备受瞩目的领域，越来越多的人开始对其感兴趣并希望掌握相关技能。
然而，对于刚刚踏入机器学习领域的初学者来说，面对庞杂的理论和复杂的算法，往往感到无从下手。
在本文中，我将与大家分享学习机器学习的一些基本步骤，希望能够对初学者们提供一些指导和帮助。
第一步是了解机器学习的基本概念和原理。
机器学习是一种通过构建和优化数学模型，让计算机系统能够从数据中学习和改进的方法。
在学习机器学习之前，需要对相关术语和概念进行了解。
比如，什么是训练集和测试集？什么是特征和标签？了解这些基本概念可以帮助我们更好地理解机器学习的工作原理和方法。
第二步是学习机器学习的基本算法和模型。
在机器学习领域中，有许多经典的算法和模型，如线性回归、决策树、支持向量机和神经网络等。
初学者可以选择其中一两个算法进行深入学习，并尝试实际应用。
通过学习这些算法和模型，我们可以了解它们的原理、优缺点，以及在不同场景下的应用情况。
第三步是掌握数据预处理的技巧。
在实践中，数据预处理是非常重要的一步，它涉及数据的清洗、变换和降维等操作。
数据集中常常包含有缺失值、异常值和噪声等问题，我们需要使用统计学方法或者机器学习算法进行处理。
此外，还可以使用特征选择和特征提取等技术来减少数据维度，提高模型的性能和效果。
第四步是尝试实际案例并进行模型评估。
理论知识的学习是为了应用到实践中，因此，我们需要找到适合的数据集，并利用前面学到的知识构建模型。
在构建模型的过程中，我们需要关注模型的选择、参数调优和性能评估等方面。
模型评估通常使用交叉验证、混淆矩阵和ROC曲线等指标进行。
通过实际案例的实践，我们可以更好地理解机器学习的应用和技术。
第五步是持续学习和跟进机器学习的最新进展。
机器学习领域发展迅速，新的算法和技术不断涌现。
为了跟上时代的步伐，我们应该持续学习和关注最新的研究成果和进展。
阅读学术论文、参加学术会议、参与在线社区讨论都是不错的途径。
机器学习初学者的入门教程
机器学习初学者的入门教程机器学习是一门能够让计算机学习和自主变得更加智能的领域。
随着技术的不断发展，机器学习被广泛应用于各个行业，包括医疗、金融、交通等。
对于初学者来说，入门机器学习可能有些困难，但只要掌握一些基本的概念和工具，你也可以从中受益。
下面将介绍一些机器学习的基本概念和入门教程，帮助你快速入门。
1. 了解基本概念在开始之前，先了解一些基本的机器学习术语是非常重要的。
首先，机器学习是一种通过计算机算法让机器从数据中学习，并根据学习结果做出决策的方法。
常见的机器学习任务有分类、回归、聚类和推荐等。
此外，还有一些重要的概念，如特征、模型、训练集和测试集等。
2. 学习Python编程语言Python是一种流行的编程语言，广泛应用于机器学习领域。
学习Python编程语言将使你能够使用各种机器学习工具和库，如NumPy、Pandas和Scikit-learn等。
你可以通过在线教程、视频课程和练习项目来学习Python编程语言。
3. 数据预处理在进行机器学习任务之前，首先需要对数据进行预处理。
数据预处理是指对原始数据进行清洗、转换和规范化的过程。
常见的数据预处理方法包括数据清洗、特征缩放、特征选择和缺失值处理等。
学习数据预处理是成为一名优秀机器学习工程师的重要一步。
4. 学习常见的机器学习算法学习常见的机器学习算法是入门的关键。
线性回归、逻辑回归、决策树和支持向量机是最基础的机器学习算法之一。
此外，还有一些更高级的算法，如随机森林、神经网络和深度学习等。
你可以通过阅读相关的教材、参加在线课程或者参与实践项目来学习这些算法。
5. 实践项目实践是学习机器学习的最佳方法之一。
找到一些适合初学者的机器学习项目并动手实践。
这些项目可以是分类任务，如手写数字识别；回归任务，如房价预测；或者聚类任务，如图像分割等。
通过实践项目，你可以更好地理解机器学习的原理和应用方法。
6. 参与机器学习社区加入机器学习社区，和其他学习者和专家进行交流和讨论，是一个快速学习的好方法。
如何从零开始学习机器学习
如何从零开始学习机器学习在当今信息爆炸的时代，机器学习成为了发展最迅速的方向之一，也是未来十年技术进步的重点。
学习机器学习非常有用，因为它可以通过大量数据学习出新的模式和关系，在各种领域都能起到很大的价值。
但是对于许多初学者来说，机器学习似乎是一个十分复杂和高级的领域，他们不知道从何开始学习。
下面我将提供一些有用的建议，帮助大家从零开始学习机器学习。
1. 预备知识在学习机器学习之前，你需要一些预备知识。
现代机器学习是建立在数学、统计学、编程等各种领域的基础之上的。
因此，从零开始学习机器学习需要对这些方面有一定的了解。
以下是一些最基础的预备知识：- 数学：线性代数、微积分、概率论、数理统计等；- 编程：Python、R、MATLAB等；- 机器学习基础知识：分类、聚类、回归等。
如果你没有更好的方法，可以从 Coursera 上的 Andrew Ng 的机器学习入门课程开始，这是在机器学习领域中非常著名的课程之一，内容浅显易懂，学生数量众多。
2. 阅读相关书籍和学术论文在你掌握了最基本的数学、统计和编程知识后，你可以开始研读一些经典的机器学习书籍和论文。
其中包括：- 《机器学习》（周志华著）;- 《统计学习方法》（李航著）;- 《机器学习实战》（Peter Harrington 著）;- 《Python 数据科学手册》（Jake VanderPlas 著）;- 大量的学术论文。
多读经典的论文和书籍，不仅仅是为了了解机器学习的基础知识，更是为了了解业内最新和前沿的技术。
在阅读论文时，一定要有耐心，并注意理解其主要思想和方法，这样将为你实践和应用机器学习提供极大帮助。
3. 参加机器学习课程机器学习课程是了解机器学习的最好途径之一。
很多机器学习尤其是深度学习领域最新的技术进展，难以通过书籍和论文等传统的学习方式从源头了解。
在这种情况下，参加机器学习课程可以使你了解到最新技术和最佳实践，还能结识志同道合的同学和导师。
机器学习从入门到精通的完全指南
机器学习从入门到精通的完全指南机器学习（Machine Learning）是一种通过计算机算法和模型，让计算机拥有从数据中学习和预测的能力的技术。
随着数据的不断增长和计算能力的提升，机器学习在众多领域中展示了巨大的潜力和应用价值。
本文将从机器学习的基础概念开始，一步步引导读者了解和掌握机器学习的各个方面。
一、机器学习基础概念1.1 机器学习的定义和分类机器学习是一种让机器能够通过数据学习并做出预测和决策的技术。
根据学习方式的不同，可以将机器学习分为有监督学习、无监督学习和强化学习三大类。
1.2 机器学习的应用领域机器学习在图像识别、自然语言处理、推荐系统等众多领域中都有广泛的应用。
本节将介绍机器学习在这些领域中的典型应用案例，并探讨机器学习技术的优势和局限性。
二、机器学习的基本原理2.1 数据预处理在进行机器学习任务之前，需要对原始数据进行清洗、转换和归一化处理。
本节将介绍常用的数据预处理方法，如缺失值处理、特征选择和特征缩放等。
2.2 机器学习算法机器学习算法是实现机器学习任务的核心。
本节将介绍常见的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机和神经网络等，并分析它们的原理和优缺点。
2.3 模型评估与选择在选择合适的机器学习模型时，需要对其性能进行评估和选择。
本节将介绍常用的模型评估指标，如准确率、召回率、F1值和ROC曲线等，并说明如何选择合适的机器学习模型。
三、机器学习实践3.1 数据集划分与交叉验证在进行机器学习任务时，需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集。
本节将介绍常用的数据集划分方法和交叉验证技术，以及其在模型选择和调优中的作用。
3.2 特征工程特征工程是将原始数据转化为适合机器学习算法的特征表示的过程。
本节将介绍常用的特征工程方法，如独热编码、特征哈希和词袋模型等，并说明如何选择和构建合适的特征。
3.3 模型调优与集成优化模型的超参数和选择合适的集成方法可以提高机器学习模型的性能。
机器学习入门教程
机器学习入门教程机器学习是一门让计算机具备智能的领域，在今天的互联网和人工智能时代，机器学习已经越来越受到关注和重视。
因此，作为初学者，学习机器学习是非常重要的。
在本文中，将为大家提供一份机器学习入门教程，帮助初学者快速入门，掌握机器学习基础。
第一部分：了解机器学习在开始学习机器学习之前，我们需要了解机器学习的基本概念。
机器学习是通过学习数据，从数据中提取规律和模式，进而做出预测和决策的过程。
举个例子，我们可以用机器学习的方法来训练一台计算机，使其能够识别和分类数字图像。
在这个过程中，计算机学习了不同数字图像的特征，找到它们之间的相似性和差异性，并且能够自动分类新的数字图像。
机器学习是人工智能的一个重要分支，它的目标是使计算机具备智能。
机器学习的方法可以应用在许多领域，比如自然语言处理、图像识别、智能推荐等等。
目前，机器学习在商业和科学领域都得到了广泛的应用，并被认为是一个很有前途的领域。
第二部分：机器学习的基本模型了解了机器学习的基本概念之后，我们需要了解机器学习的基本模型。
机器学习的模型通常分为以下几类：监督学习、非监督学习和强化学习。
在监督学习中，我们需要为计算机提供一组带有标签的数据，计算机通过学习这些数据，并利用学到的规律对新的数据进行分类或预测。
常见的监督学习算法包括回归分析、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
在非监督学习中，我们不提供标签信息，计算机需要自己找出数据中的规律和模式。
常见的非监督学习算法包括聚类分析、主成分分析、关联规则挖掘等。
在强化学习中，计算机需要通过学习一种行为策略，并根据环境的反馈来调整行为策略。
强化学习常用于机器人控制、游戏等领域。
第三部分：机器学习的基本步骤了解了机器学习的基本模型之后，我们需要了解机器学习的基本步骤。
机器学习的基本步骤包括数据预处理、特征提取、模型选择、训练和评估。
数据预处理是机器学习中非常关键的一步，它可以减少数据中的噪声和异常值，提高模型的准确性。
从零开始学习机器学习技术的步骤
从零开始学习机器学习技术的步骤机器学习是一种使计算机能够从数据中学习和自动改进的技术。
它已经在各个领域取得了巨大的成功，包括自然语言处理、图像识别、推荐系统等。
对于想要从零开始学习机器学习技术的人来说，这是一个令人兴奋又具有挑战性的旅程。
下面是学习机器学习技术的一般步骤：1. 建立数学和统计基础：机器学习是基于数学和统计学原理的。
所以，作为第一步，你需要建立起扎实的数学和统计基础。
重点包括线性代数、微积分和概率论。
通过学习这些数学概念和方法，你将能够更好地理解机器学习算法的原理和推导过程。
2. 学习编程和数据处理技巧：机器学习需要编程来实现算法并处理数据。
选择一种编程语言，如Python或R，并掌握其基本语法和常用库。
此外，学习数据处理技巧也非常重要，包括数据清洗、特征提取、数据转换等。
3. 了解常见的机器学习算法：学习机器学习算法是学习机器学习技术的核心。
开始时，你可以先了解一些常见的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。
了解这些算法的原理、应用场景和优缺点，能够帮助你理解机器学习的基本概念和方法。
4. 实践机器学习项目：理论知识只是学习机器学习的第一步，真正的学习发生在实践中。
找到一些开源的机器学习项目，如Kaggle竞赛或者各种数据集，尝试应用你所学的知识来解决实际的问题。
这将帮助你更好地理解算法的应用和限制，并提高你的实践能力。
5. 深入学习深度学习：深度学习是机器学习领域的热门技术，它以神经网络为基础，在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
一旦掌握了机器学习的基础知识，你可以进一步学习深度学习技术，如卷积神经网络、循环神经网络等。
6. 跟随最新发展：机器学习领域一直在不断发展和演变，新的算法和技术不断涌现。
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机器学习：入门方法与学习路径一、引言也许你和这个叫『机器学习』的家伙一点也不熟，但是你举起iphone手机拍照的时候，早已习惯它帮你框出人脸；也自然而然点开今日头条推给你的新闻；也习惯逛淘宝点了找相似之后货比三家；亦或喜闻乐见微软的年龄识别网站结果刷爆朋友圈。
恩，这些功能的核心算法就是机器学习领域的内容。
套用一下大神们对机器学习的定义，机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。
简单一点说，就是计算机从数据中学习出规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。
近年来互联网数据大爆炸，数据的丰富度和覆盖面远远超出人工可以观察和总结的范畴，而机器学习的算法能指引计算机在海量数据中，挖掘出有用的价值，也使得无数学习者为之着迷。
但是越说越觉得机器学习有距离感，云里雾里高深莫测，我们不是专家，但说起算有一些从业经验，做过一些项目在实际数据上应用机器学习。
这一篇就我们的经验和各位同仁的分享，总结一些对于初学者入门有帮助的方法和对进阶有用的资料。
二、机器学习关注问题并非所有的问题都适合用机器学习解决(很多逻辑清晰的问题用规则能很高效和准确地处理)，也没有一个机器学习算法可以通用于所有问题。
咱们先来了解了解，机器学习，到底关心和解决什么样的问题。
1. 从功能的角度分类，机器学习在一定量级的数据上，可以解决下列问题：（1）分类问题根据数据样本上抽取出的特征，判定其属于有限个类别中的哪一个。
比如：垃圾邮件识别（结果类别：1、垃圾邮件2、正常邮件）文本情感褒贬分析（结果类别：1、褒2、贬）图像内容识别识别（结果类别：1、喵星人2、汪星人3、人类4、草泥马5、都不是）（2）回归问题根据数据样本上抽取出的特征，预测一个连续值的结果。
比如：星爷《美人鱼》票房大帝都2个月后的房价隔壁熊孩子一天来你家几次，宠幸你多少玩具（3）聚类问题根据数据样本上抽取出的特征，让样本抱抱团(相近/相关的样本在一团内)。
比如：google的新闻分类用户群体划分我们再把上述常见问题划到机器学习最典型的2个分类上：分类与回归问题需要用已知结果的数据做训练，属于“监督学习”聚类的问题不需要已知标签，属于“非监督学习”。
2. 如果在IT行业(尤其是互联网)里溜达一圈，你会发现机器学习在以下热点问题中有广泛应用：（1）计算机视觉典型的应用包括：人脸识别、车牌识别、扫描文字识别、图片内容识别、图片搜索等等。
（2）自然语言处理典型的应用包括：搜索引擎智能匹配、文本内容理解、文本情绪判断，语音识别、输入法、机器翻译等等。
（3）社会网络分析典型的应用包括：用户画像、网络关联分析、欺诈作弊发现、热点发现等等。
（4）推荐典型的应用包括：虾米音乐的“歌曲推荐”，某宝的“猜你喜欢”等等。
三、入门方法与学习路径OK，不废话，直接切重点丢干货了。
看似学习难度大，曲线陡的机器学习，对大多数入门者也有一个比较通用的学习路径，也有一些优秀的入门资料可以降低大家的学习门槛，同时激发我们的学习乐趣。
简单说来，大概的一个学习路径如下：简单说一点，之所以最左边写了『数学基础』『典型机器学习算法』『编程基础』三个并行的部分，是因为机器学习是一个将数学/算法理论和工程实践紧密结合的领域，需要扎实的理论基础帮助引导数据分析与模型调优，同时也需要精湛的工程开发能力去高效化地训练和部署模型和服务。
需要多说一句的是，在互联网领域从事机器学习的人，有2类背景的人比较多，其中一部分（很大一部分）是程序员出身，这类同学工程经验相对会多一些，另一部分是学数学统计领域的同学，这部分同学理论基础相对扎实一些。
因此对比上图，2类同学入门机器学习，所欠缺和需要加强的部分是不一样的。
下面就上述图中的部分，展开来分别扯几句：1. 数学基础有无数激情满满大步向前，誓要在机器学习领域有一番作为的同学，在看到公式的一刻突然就觉得自己狗带了。
是啊，机器学习之所以相对于其他开发工作，更有门槛的根本原因就是数学。
每一个算法，要在训练集上最大程度拟合同时又保证泛化能力，需要不断分析结果和数据，调优参数，这需要我们对数据分布和模型底层的数学原理有一定的理解。
所幸的是如果只是想合理应用机器学习，而不是做相关方向高精尖的research，需要的数学知识啃一啃还是基本能理解下来的。
至于更高深的部分，恩，博主非常愿意承认自己是『数学渣』。
基本所有常见机器学习算法需要的数学基础，都集中在微积分、线性代数和概率与统计当中。
下面我们先过一过知识重点，文章的后部分会介绍一些帮助学习和巩固这些知识的资料。
（1）微积分微分的计算及其几何、物理含义，是机器学习中大多数算法的求解过程的核心。
比如算法中运用到梯度下降法、牛顿法等。
如果对其几何意义有充分的理解，就能理解“梯度下降是用平面来逼近局部，牛顿法是用曲面逼近局部”，能够更好地理解运用这样的方法。
凸优化和条件最优化的相关知识在算法中的应用随处可见，如果能有系统的学习将使得你对算法的认识达到一个新高度。
（2）线性代数大多数机器学习的算法要应用起来，依赖于高效的计算，这种场景下，程序员GG们习惯的多层for循环通常就行不通了，而大多数的循环操作可转化成矩阵之间的乘法运算，这就和线性代数有莫大的关系了向量的内积运算更是随处可见。
矩阵乘法与分解在机器学习的主成分分析（PCA）和奇异值分解（SVD）等部分呈现刷屏状地出现。
（3）概率与统计从广义来说，机器学习在做的很多事情，和统计层面数据分析和发掘隐藏的模式，是非常类似的。
极大似然思想、贝叶斯模型是理论基础，朴素贝叶斯(Na?ve Bayes )、语言模型(N-gram)、隐马尔科夫（HMM）、隐变量混合概率模型是他们的高级形态。
常见分布如高斯分布是混合高斯模型(GMM)等的基础。
2. 典型算法绝大多数问题用典型机器学习的算法都能解决，粗略地列举一下这些方法如下：处理分类问题的常用算法包括：逻辑回归(工业界最常用)，支持向量机，随机森林，朴素贝叶斯(NLP中常用)，深度神经网络(视频、图片、语音等多媒体数据中使用)。
处理回归问题的常用算法包括：线性回归，普通最小二乘回归（Ordinary Least Squares Regression），逐步回归（Stepwise Regression），多元自适应回归样条（Multivariate Adaptive Regression Splines）处理聚类问题的常用算法包括：K均值（K-means），基于密度聚类，LDA等等。
降维的常用算法包括：主成分分析（PCA）,奇异值分解（SVD）等。
推荐系统的常用算法：协同过滤算法模型融合(model ensemble)和提升(boosting)的算法包括：bagging，adaboost，GBDT，GBRT其他很重要的算法包括：EM算法等等。
我们多插一句，机器学习里所说的“算法”与程序员所说的“数据结构与算法分析”里的“算法”略有区别。
前者更关注结果数据的召回率、精确度、准确性等方面，后者更关注执行过程的时间复杂度、空间复杂度等方面。
当然，实际机器学习问题中，对效率和资源占用的考量是不可或缺的。
3. 编程语言、工具和环境看了无数的理论与知识，总归要落到实际动手实现和解决问题上。
而没有工具所有的材料和框架、逻辑、思路都给你，也寸步难行。
因此我们还是得需要合适的编程语言、工具和环境帮助自己在数据集上应用机器学习算法，或者实现自己的想法。
对初学者而言，Python和R语言是很好的入门语言，很容易上手，同时又活跃的社区支持，丰富的工具包帮助我们完成想法。
相对而言，似乎计算机相关的同学用Python多一些，而数学统计出身的同学更喜欢R 一些。
我们对编程语言、工具和环境稍加介绍：（1）pythonpython有着全品类的数据科学工具，从数据获取、数据清洗到整合各种算法都做得非常全面。
网页爬虫：scrapy数据挖掘：pandas：模拟R，进行数据浏览与预处理。
numpy：数组运算。
scipy：高效的科学计算。
matplotlib：非常方便的数据可视化工具。
机器学习：scikit-learn：远近闻名的机器学习package。
未必是最高效的，但是接口真心封装得好，几乎所有的机器学习算法输入输出部分格式都一致。
而它的支持文档甚至可以直接当做教程来学习，非常用心。
对于不是非常高纬度、高量级的数据，scikit-learn胜任得非常好(有兴趣可以看看sklearn的源码，也很有意思)。
libsvm：高效率的svm模型实现(了解一下很有好处，libsvm的系数数据输入格式，在各处都非常常见)keras/TensorFlow：对深度学习感兴趣的同学，也能很方便地搭建自己的神经网络了。
自然语言处理：nltk：自然语言处理的相关功能做得非常全面，有典型语料库，而且上手也非常容易。
交互式环境：ipython notebook：能直接打通数据到结果的通道，方便至极。
强力推荐。
（2）RR最大的优势是开源社区，聚集了非常多功能强大可直接使用的包，绝大多数的机器学习算法在R中都有完善的包可直接使用，同时文档也非常齐全。
常见的package包括：RGtk2, pmml, colorspace, ada, amap, arules, biclust, cba, descr, doBy, e1071, ellipse等等。
另外，值得一提的是R的可视化效果做得非常不错，而这对于机器学习是非常有帮助的。
（3）其他语言相应资深程序员GG的要求，再补充一下java和C++相关机器学习package。
Java系列WEKA Machine Learning Workbench 相当于java中的scikit-learn 其他的工具如Massive Online Analysis（MOA）、MEKA 、Mallet 等也非常有名。
C++系列mlpack，高效同时可扩充性非常好的机器学习库。
Shark：文档齐全的老牌C++机器学习库。
（4）大数据相关Hadoop：基本上是工业界的标配了。
一般用来做特征清洗、特征处理的相关工作。
spark：提供了MLlib这样的大数据机器学习平台，实现了很多常用算法。
但可靠性、稳定性上有待提高。
（5）操作系统mac和linux会方便一些，而windows在开发中略显力不从心。
所谓方便，主要是指的mac和linux在下载安装软件、配置环境更快捷。
对于只习惯windows的同学，推荐anaconda，一步到位安装完python的全品类数据科学工具包。
4. 基本工作流程以上我们基本具备了机器学习的必要条件，剩下的就是怎么运用它们去做一个完整的机器学习项目。
其工作流程如下：（1）抽象成数学问题明确问题是进行机器学习的第一步。