python机器学习如何入门

Question

没有任何编程基础如何学习机器学习，导师让从信号处理（非图像处理）或机器学习角度入手python的学习，请问该怎么学习？

Answer 1

学习机器学习，尤其是从信号处理角度入手，是一个很好的起点，即使没有编程基础也不用担心，以下是一步步的学习路径建议：

1. 基础编程概念：
   •
   开始学习Python：Python是机器学习领域最常用的编程语言，因其语法简洁、易学且功能强大。可以从官方教程或在线平台如Codecademy、慕课网等入门课程开始，学习变量、数据类型、控制结构（循环、条件语句）、函数等基本概念。
2. 数学基础：
   •
   信号处理和机器学习都涉及一定的数学知识，特别是线性代数、概率论与数理统计、微积分等。可以通过《线性代数及其应用》(Gilbert Strang)、《统计学习方法》(李航)等书籍或相关在线课程打好数学基础。
3. Python进阶与科学计算：
   •
   学习使用Python进行科学计算的库，如NumPy（用于数组操作和数学运算）、Pandas（数据处理和分析）、Matplotlib（数据可视化）。可以参考《利用Python进行科学计算》(Wes McKinney)或相关在线教程。
4. 信号处理基础：
   •
   了解数字信号处理的基本概念，如离散时间信号、傅里叶变换、滤波器设计等。《数字信号处理》(Oppenheim & Schafer)是一本经典的参考书，或寻找在线课程如Coursera、edX上的信号处理入门课程。
5. 机器学习入门：
   •
   掌握机器学习的基础理论，如监督学习、无监督学习、模型评估方法等。《 Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》(Aurélien Géron)是一本很好的实践导向书籍，同时学习使用Scikit-Learn库进行实践。
6. 信号处理与机器学习结合：
   •
   通过项目实践将所学应用于信号处理问题，如使用机器学习方法进行信号分类、异常检测等。Kaggle上可能有相关的竞赛或数据集供练习。
7. 深入学习与研究：
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   根据兴趣深入学习深度学习（使用TensorFlow或PyTorch），探索其在信号处理领域的应用，如卷积神经网络(CNNs)在特定类型的信号分析中的应用。
   学习过程中，动手实践至关重要，尽量多做项目，解决实际问题。同时，加入学习社区，如GitHub、Stack Overflow、知乎等，遇到问题时积极求助和分享，这样可以加快学习进度并加深理解。
   祝你学习顺利！