机器学习实践篇第一篇-安装及配置环境

一.机器学习的概念        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。 二.如何学习机器学习

1. 学习数学和编程基础：
   • 掌握线性代数、概率论和微积分等数学知识，以及Python编程语言。

2. 学习机器学习基础理论：
   • 了解机器学习的基本概念、算法和应用，如监督学习、无监督学习和深度学习。

3. 实践项目：

   • 从经典数据集开始，尝试使用不同的机器学习算法解决问题，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机和神经网络等。

4. 参与机器学习社区：

   • 参与论坛、博客和社交媒体，与其他人交流经验，了解最新的研究进展。
     

5. 持续学习：
   • 机器学习是一个快速发展的领域，需要不断跟进最新的算法和技术，如深度学习模型（CNN、RNN）和模型调优技术（超参数调优、迁移学习）。
     

6. 数据预处理：
   • 学习数据预处理技术，如数据清洗、转换、特征选择和缩放，这对于提高模型性能至关重要。
     

7. 评估与模型调优：
   • 学习如何评估模型的精准度，并进行模型调优，包括选择最佳的模型结构和参数。

     Anaconda简介
便捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理的发行版本。Anaconda包含了conda、Python在内的许多包及其依赖项。即它可以在你的电脑上创建多个你想要的python环境，并为每个python环境安装不同的包，不同环境相互切换，操作简单，使用方便！

程序安装包地址：https://repo.anaconda.com/archive/