仅需10分钟：开启你的机器学习之路

选自freecodecamp

机器之心编译

随着行业内机器学习的崛起，能够帮用户快速迭代整个过程的工具变得至关重要。Python，机器学习技术领域冉冉升起的一颗新星，往往是带你走向成功的首选。因此，用 Python 实现机器学习的指南是非常必要的。

用 Python 实现机器学习的介绍

那么为什么是 Python 呢据我的经验，Python 是最容易学习的编程语言之一。现在需要快速迭代整个过程，与此同时，数据科学家不需要深入了解这种语言，因为他们可以快速掌握它。

有多容易呢/p>

就这么容易。Python 的语法和英语（或人类语言，而不是机器语言）语法关系密切。在 Python 的语法中没有愚蠢的大括造成的困扰。我有一个从事质量保证（Quality Assurance）工作的同事，虽然不是软件工程师，但她可以在一天内写出产品级的 Python 代码。（真的！）

我将在下文中介绍几个基于 Python 的库。作为数据分析师和数据科学家，我们可以利用他们的杰作来帮助我们完成任务。这些不可思议的库是用 Python 实现机器学习的必备工具。

NumPy

这是一个非常有名的数据分析库。从计算数据分布的中位数，到处理多维数组，NumPy 都可以帮你完成。

Pandas

这是用来处理 CSV 文件的。当然了，你还需要处理一些表格、查看统计数据等，那 Pandas 就是可以满足你的需求的工具。

Matplotlib

把数据存储在 Pandas 的数据框后，你可能需要做一些可视化来理解数据的更多信息。毕竟一图抵千言。

Seaborn

这是另一个可视化工具，但这个工具更侧重于统计结果的可视化，比如直方图、饼图、曲线图或相关性表等。

Scikit-Learn

这是用 Python 实现机器学习的终极工具。所谓用 Python 实现机器学习指的就是这个——Scikit-Learn。所有你需要的从算法到提升的内容都能在这里找到。

Tensorflow 和 Pytorch

针对这两个工具我不会说太多。但如果你对深度学习感兴趣的话，可以详细了解一下，它们值得你花时间去学习。（我下次会再写一篇关于深度学习的教程，敬请期待！）

Kaggle 是一个可以直接研究数据的平台。你可以在这个平台中解决一些项目，并达到真的擅长机器学习的地步。你可能更感兴趣另外一些东西——Kaggle 举办的机器学习竞赛，奖金高达 100,000 美元。你可能会想着碰碰运气，哈哈。

Kaggle：https://www.kaggle.com/

但最重要的并不是钱——你真的可以在这里找到用 Python 实现的机器学习项目。你可以试着完成很多项目。但如果你是个新手，你可能会想参加这项竞赛。

我们将在后面的教程中用到一个示例项目：

泰坦尼克：从灾难中进行机器学习（https://www.kaggle.com/c/titanic）

这就是众所周知的泰坦尼克。这是一场发生在 1912 年的灾难，这场灾难波及到的乘客和机组成员共 2224 人，其中 1502 人遇难死亡。这项 Kaggle 竞赛（或者说是教程）提供了灾难中的真实数据。你的任务是解释这些数据，并预测出灾难中哪些人会活下来，哪些人不会。

用 Python 实现机器学习的教程

在深入了解泰坦尼克的数据之前，我们要先安装一些必需的工具。

首先当然是 Python。第一次安装 Python 需要从官上安装。你要安装 3.6 以上的版本，这样才能跟最新版本的库保持同步。

Python 官方站：https://www.python.org/downloads/

然后可以用 Python 的 pip 安装所有的库。你刚刚下载的 Python 发行版会自动安装 pip。

需要的其他工具都可以用 pip 安装。打开终端、命令行或 PowerShell，命令如下：

看起来一切都运行良好。但是等一下，什么叫 jupyterupyter 表示 Julia、Python 和 R，因此它实际上是 Jupytr。但这个单词看起来太奇怪了，所以他们把它变成了 Jupyter。这是一个很有名的笔记本，你可以在这个笔记本上写交互式的 Python 代码。

只要在终端中输入 jupyter notebook，就可以打开如下图所示的浏览器页面：

这就是我们的数据。它有下面几列：

在探索数据时，常常会遇到数据缺失的问题。我们来看一下

我们会看到这样的结果：

完美！没有任何缺失数据了！这表示数据已经清理干净了。

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