萬事開頭難，首先Python機器學習整個流程的第一步就是學習Python這門編程語言的相關基礎知識。

第一步：基本 Python 技能

如果要使用 Python 進行機器學習，擁有對 Python 有基礎的理解非常關鍵。幸運的是，Python 是當前普遍使用的流行語言，并納入了科學計算和機器學習的內容，所以找到入門教程并不困難。在選擇起點時，很大程度上要取決于你之前的 Python 經驗和編程經驗。

這里推薦幾本python入門必讀書籍：

別再說你不知道怎么學習Python了,13本書給你安排的明明白白!

第二步：機器學習基礎技能

KDnuggets 的 Zachary Lipton 指出，人們對數據的認識千差萬別，這實際上是對機器學習領域的反映。數據科學家在不同程度上使用計算學習算法。要建立和使用支持向量機模型，熟知核函數方法是否是必需的？答案當然不是。就像現實生活中的許多事情一樣，所需要的理論深入程度與具體的實際應用有關。獲取對機器學習算法的深入理解不是本文的討論范圍， 而且這通常需要在學術領域投入大量時間，或者至少要通過密集的自學才能達到。

好消息是，你不必擁有博士級別的機器學習理論能力才能進行實踐，就如同不是所有程序員都必須接受計算機理論教育才能寫好代碼。

關于機器學習基礎技能，我的建議是去系統的看一些課程。但這時候不需要看完全部的課程，比較好的策略是邊練習邊學習，在實戰中不斷推進，需要的時候查閱一些課程進行鞏固。

第三步： 從網站通過API挖掘和抓取數據

一旦理解了Python的基礎知識和最重要的模塊，你必須要學習如何從不同的源收集數據。這個技術也被稱作網頁抓取。傳統的源是網站文本，通過API進入twitter或linkedin一類網站得到的文本數據。接著這個文本數據必須要轉換為數值數據，通過自然語言處理（NLP）技術完成。這時候就需要進入實戰項目了，學著使用一些Python的基本命令以及網頁抓取技術的學習。

第四步：正式進入Python高級機器學習

“分類”也可以稱作監督學習，有助于分類圖片，用來識別圖片中的特征或臉型，或者通過用戶外形來分類用戶，并給他賦不同的分數值。“聚類”發生在無監督學習的情況，允許用戶在數據中識別組/集群。“回歸”允許通過參數集估算一個值，可以應用于預測住宅、公寓或汽車的最優價格。

有關Python機器學習的書籍，我特別推薦《Machine?learning?in?action》。盡管有點短，但它很可能是機器學習中的經典，這兩本書幫助你通過抓取數據建立機器學習。最近關于機器學習的出版物大多都是基于模塊 scikit-learn 。由于所有的算法在模塊中都已實現，使得機器學習非常簡單。你唯一要做的事就是告訴 Python ，應該使用哪一個機器學習技巧 (ML-technique) 來分析數據。

最后進入實戰，利用Python語言及其工具包當做核心工具進行一些實戰案例。這里推薦十個Python機器學習競賽實戰案例，詳見：

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完整源碼和安裝包可關注微信公眾號：Python頭條。

我不敢保證Python機器學習是速成的或簡單的。但只要投入時間，按照流程步驟一步步學習，你無疑會對于這個領域擁有足夠的熟練度和理解，會使用流行的 Python 庫實現許多機器學習算法，甚至當今深度學習領域的前沿內容。

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