Hướng dẫn best way to learn machine learning in python - cách tốt nhất để học máy học trong python

Cập nhật lần cuối vào ngày 21 tháng 6 năm 2022

Python đã trở thành một ngôn ngữ thực tế cho việc học máy. Nó không phải là một ngôn ngữ khó học, nhưng nếu bạn không đặc biệt quen thuộc với ngôn ngữ, có một số mẹo có thể giúp bạn học nhanh hơn hoặc tốt hơn.

Trong bài đăng này, bạn sẽ khám phá ra cách đúng đắn để học ngôn ngữ lập trình là gì và làm thế nào để nhận trợ giúp. Sau khi đọc bài đăng này, bạn sẽ biết:

• Tâm lý đúng đắn để học Python để sử dụng trong học máy
• Nguồn lực tốt để học Python
• Cách tìm câu trả lời cho các câu hỏi liên quan đến Python

Bắt đầu dự án của bạn với cuốn sách mới Python for Machine Learning, bao gồm các hướng dẫn từng bước và các tệp mã nguồn Python cho tất cả các ví dụ. with my new book Python for Machine Learning, including step-by-step tutorials and the Python source code files for all examples.

Làm thế nào để học Python cho máy học của Federico di Dio, một số quyền được bảo lưu.
Photo by Federico Di Dio, some rights reserved.

Cách học Python

Có nhiều cách để học một ngôn ngữ, cho dù là các ngôn ngữ tự nhiên như tiếng Anh hay ngôn ngữ lập trình như Python. Em bé học một ngôn ngữ từ việc lắng nghe và bắt chước. Dần dần, khi họ học mô hình và một số từ vựng, họ có thể tạo ra câu riêng của họ. Ngược lại, khi sinh viên đại học học tiếng Latin, & nbsp; Họ có thể bắt đầu với các quy tắc ngữ pháp, Singular và số nhiều, chỉ định và phụ, được đề cử và buộc tội. Sau đó, họ có thể xây dựng để hình thành một câu bằng tiếng Latin.

Tương tự, khi học Python hoặc bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào, bạn có thể đọc mã người khác, cố gắng hiểu và sau đó sửa đổi từ nó. Hoặc bạn có thể tìm hiểu các quy tắc ngôn ngữ và xây dựng một chương trình từ đầu. Cái sau sẽ có lợi nếu mục tiêu cuối cùng của bạn là làm việc trên ngôn ngữ, chẳng hạn như viết thông dịch viên Python. Nhưng thông thường, cách tiếp cận trước đây nhanh hơn để có được một số kết quả.

Đề nghị của tôi là học hỏi từ các ví dụ đầu tiên. Nhưng củng cố nền tảng của bạn trong việc hiểu ngôn ngữ bằng cách xem lại các quy tắc ngôn ngữ theo thời gian. Hãy cùng xem một ví dụ từ Wikipedia:

Mã Python này đang thực hiện phương thức Secant để tìm gốc cho một hàm. Nếu bạn chưa quen với Python, bạn nên xem ví dụ và xem bạn có thể hiểu được bao nhiêu. Nếu bạn có kiến ​​thức trước từ các ngôn ngữ lập trình khác, có lẽ bạn sẽ đoán def định nghĩa một hàm. Nhưng nếu bạn không, bạn có thể cảm thấy bối rối. Nếu đây là trường hợp, tốt nhất bạn nên bắt đầu từ một cuốn sách mới bắt đầu về lập trình để tìm hiểu về khái niệm về các chức năng, biến, vòng lặp, v.v.

Điều tiếp theo bạn có thể nghĩ rằng bạn có thể làm là sửa đổi các chức năng. Ví dụ, điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta không sử dụng phương thức Secant để tìm gốc mà thay vào đó sử dụng phương thức Newton Newton thì sao? Bạn có thể đoán làm thế nào để sửa đổi phương trình trên dòng 4 để thực hiện nó. Điều gì về phương pháp chia đôi? Bạn sẽ cần thêm một tuyên bố của if f(x2)>0 để quyết định chúng ta nên đi theo con đường nào. Nếu chúng ta nhìn vào hàm f_example, chúng ta sẽ thấy biểu tượng **. Đây là toán tử số mũ có nghĩa là $ x $ cho sức mạnh của 2 ở đó. Nhưng nó có nên là $ x^2-612 $ hoặc $ x^{2-612} $? Bạn sẽ cần phải quay lại và kiểm tra hướng dẫn ngôn ngữ để xem hệ thống phân cấp của người vận hành.

Do đó, ngay cả với một ví dụ ngắn như thế này, bạn có thể học rất nhiều tính năng ngôn ngữ. Bằng cách học hỏi từ nhiều ví dụ hơn, bạn có thể suy ra cú pháp, làm quen với cách mã hóa thành ngữ và thực hiện một số công việc ngay cả khi bạn không thể giải thích chi tiết.

Những gì để tránh

Nếu bạn quyết định học Python, không thể tránh khỏi bạn sẽ muốn học hỏi từ một cuốn sách. Chỉ cần chọn bất kỳ cuốn sách mới bắt đầu nào trên Python từ thư viện địa phương của bạn nên hoạt động. Nhưng khi bạn đọc, hãy giữ bức tranh lớn hơn về mục tiêu học tập của bạn trong tâm trí. Thực hiện một số bài tập trong khi bạn đọc, hãy thử các mã từ cuốn sách và tạo nên của riêng bạn. Đó không phải là một ý tưởng tồi để bỏ qua một số trang. Đọc một bìa sách để bìa có thể không phải là cách hiệu quả nhất để học. Bạn nên ngăn bản thân không khoan quá sâu vào một chủ đề duy nhất vì điều này sẽ khiến bạn mất đi mục tiêu lớn hơn là sử dụng Python để làm những việc hữu ích. Các chủ đề như đa luồng, ổ cắm mạng và lập trình hướng đối tượng có thể được coi là chủ đề nâng cao cho sau này.

Python là một ngôn ngữ được tách rời khỏi trình thông dịch hoặc trình biên dịch của nó. Do đó, các phiên dịch viên khác nhau có thể hành xử hơi khác nhau. Trình thông dịch tiêu chuẩn từ Python.org là CPython, còn được gọi là triển khai tham chiếu. Một thay thế phổ biến là pypy. Bất kể bạn sử dụng cái nào, bạn nên học với Python 3 chứ không phải Python 2 vì cái sau là một phương ngữ lỗi thời. Nhưng hãy nhớ rằng Python đã đạt được động lực của nó với Python 2, và bạn vẫn có thể thấy khá nhiều chương trình Python 2 xung quanh.

Tài nguyên

Đọc tài nguyên

Nếu bạn không thể vào thư viện để chọn một cuốn sách in, bạn có thể sử dụng một số tài nguyên trực tuyến thay thế. Tôi rất muốn giới thiệu người mới bắt đầu đọc hướng dẫn Python. Nó ngắn nhưng hướng dẫn bạn qua các khía cạnh khác nhau của ngôn ngữ. Nó cho phép bạn nhìn trộm những gì Python có thể làm và làm thế nào để làm điều đó.

Sau hướng dẫn, có lẽ bạn nên giữ tham chiếu ngôn ngữ Python và tài liệu tham khảo thư viện Python tiện dụng. Thỉnh thoảng bạn sẽ tham khảo chúng để kiểm tra mức sử dụng chức năng tra cứu và tra cứu. Đừng ép buộc bản thân phải nhớ mọi chức năng.

Môi trường lập trình

Python được tích hợp trong các macOS, nhưng bạn có thể muốn cài đặt phiên bản mới hơn. Trong Windows, người ta thường thấy mọi người sử dụng Anaconda thay vì chỉ cài đặt trình thông dịch Python. Nhưng nếu bạn cảm thấy quá rắc rối khi cài đặt IDE và môi trường lập trình Python, bạn có thể cân nhắc sử dụng Google Colab. Điều này cho phép bạn viết các chương trình Python theo định dạng của máy tính xách tay. Thật vậy, nhiều dự án học máy được phát triển trong sổ ghi chép Jupyter vì nó cho phép chúng tôi nhanh chóng khám phá các cách tiếp cận khác nhau cho một vấn đề và xác minh trực quan kết quả.

Bạn cũng có thể sử dụng vỏ trực tuyến tại https://www.python.org/shell/ để thử một đoạn ngắn. Nhược điểm so với Google Colab là bạn không thể lưu công việc của mình.

Yêu cầu giúp đỡ

Khi bạn bắt đầu từ một ví dụ bạn đã thấy từ một cuốn sách và sửa đổi nó, bạn có thể phá vỡ mã, khiến nó không chạy. Điều này đặc biệt đúng trong các ví dụ học máy, trong đó bạn có nhiều dòng mã bao gồm thu thập dữ liệu, tiền xử lý, xây dựng mô hình, đào tạo, xác nhận, dự đoán và cuối cùng đưa ra kết quả theo cách trực quan. Khi bạn thấy kết quả lỗi từ mã của mình, điều đầu tiên bạn cần làm là xác định chính xác một vài dòng gây ra lỗi. Cố gắng kiểm tra đầu ra từ mỗi bước để đảm bảo nó ở định dạng chính xác. Hoặc cố gắng xóa mã của bạn để xem bạn đã thực hiện thay đổi nào đã bắt đầu giới thiệu lỗi.

Điều quan trọng là phải phạm sai lầm và học hỏi từ những sai lầm. Khi bạn thử cú pháp và học theo cách này, bạn nên gặp các thông báo lỗi theo thời gian. Nếu bạn cố gắng có ý nghĩa từ nó, thì sẽ dễ dàng hơn để tìm ra nguyên nhân gây ra lỗi. Hầu như luôn luôn, nếu lỗi đến từ một thư viện mà bạn sử dụng, hãy xác nhận gấp đôi cú pháp của bạn với tài liệu thư viện.

Nếu bạn vẫn còn bối rối, hãy cố gắng tìm kiếm nó trên Internet. Nếu bạn sử dụng Google, một thủ thuật bạn có thể sử dụng là đặt toàn bộ thông báo lỗi vào một cặp trích dẫn kép khi bạn tìm kiếm. Hoặc đôi khi, tìm kiếm & nbsp; Trên StackOverflow có thể cung cấp cho bạn câu trả lời tốt hơn.

Đọc thêm

Ở đây tôi liệt kê một số gợi ý cho người mới bắt đầu. Như được tham khảo ở trên, hướng dẫn Python là một khởi đầu tốt. Điều này đặc biệt đúng tại thời điểm viết bài này khi Python 3.9 ra mắt gần đây và một số cú pháp mới đã được giới thiệu. Sách in thường không được cập nhật như hướng dẫn chính thức trực tuyến.

Có nhiều cuốn sách cấp độ Primer cho Python. Một số cái ngắn mà tôi biết là:

• Khóa học về sự cố Python, Phiên bản thứ 2, bởi Eric Matthes, 2019.
• Giới thiệu về tính toán và lập trình bằng Python, Phiên bản thứ 3, bởi John Guttag, 2021.

Đối với một người học nâng cao hơn một chút, bạn có thể muốn xem nhiều ví dụ hơn để hoàn thành công việc. Một cuốn sách theo phong cách sách nấu ăn có thể giúp ích rất nhiều vì bạn có thể học không chỉ các thủ thuật cú pháp và ngôn ngữ mà còn cả các thư viện khác nhau có thể hoàn thành công việc.

• Cookbook Python, ấn bản thứ 3, bởi David Beazley và Brian K. Jones, 2013.

Bản tóm tắt

Trong bài đăng này, bạn đã học được cách người ta nên nghiên cứu Python và các tài nguyên có thể giúp bạn bắt đầu. Một cách tiếp cận theo hướng mục tiêu để nghiên cứu có thể giúp bạn có được kết quả nhanh hơn. Tuy nhiên, như mọi khi, bạn cần dành thời gian đáng kể cho nó trước khi bạn thành thạo.

Nhận một xử lý trên Python để học máy!

Tự tin hơn để viết mã trong Python

... Từ việc học các thủ thuật trăn thực tế

Khám phá cách trong ebook mới của tôi: Python cho học máy
Python for Machine Learning

Nó cung cấp các hướng dẫn tự học với hàng trăm mã làm việc để trang bị cho bạn các kỹ năng bao gồm: gỡ lỗi, hồ sơ, gõ vịt, trang trí, triển khai, và nhiều hơn nữa ...self-study tutorials with hundreds of working code to equip you with skills including:
debugging, profiling, duck typing, decorators, deployment, and much more...

Cho bạn xem hộp công cụ Python ở mức cao cho các dự án của bạn
Your Projects

Xem những gì bên trong