第 一步：基本的 python 技能
首先要安裝 python 。由於我們要使用機器學習和科學計算的 packages ，這裡建議安裝 anaconda。anaconda 是乙個可在 linux , osx , windows 上執行的 python 實現工具，擁有所需的機器學習 packages ，包括 numpy，scikit-learn，matplotlib。它還包含 ipython notebook ，乙個帶有許多教程的互動式環境。這裡推薦使用 python 2.7 ，不是因為特殊原因，只是因為它是目前安裝版本中的主流。
第二步：機器學習基礎技能
kdnuggets 的 zachary lipton 指出，人們對於「資料科學家」的認知千差萬別。這實際上是對機器學習領域的反映。資料科學家在不同程度上使用計算學習演算法。要建立和使用支援向量機模型，熟知核函式方法是否是必需的？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。
第三步：科學計算 python packages 一覽
好了。現在我們有了 python 程式設計經驗，並對機器學習有所了解。python 有很多為機器學習提供便利的開源庫。通常它們被稱為 python 科學庫(scientific python libraries)，用以執行基本的資料科學任務
第四步：開始用 python 進行機器學習
python。搞定。
機器學習基礎。搞定。
numpy。搞定。
pandas。搞定。
matplotlib。搞定。
第五步：python機器學習主題
在 scikit-learn 打下基礎以後，我們可以探索更多有用的常見演算法。讓我們從最知名的機器學習演算法之一，k-means聚類開始。
第六步：python 高階機器學習
接觸過 scikit-learn，現在讓我們把注意力轉向更高階的內容。首先是支援向量機，乙個無需線性的分類器，它依賴複雜的資料轉換，把資料投向高維空間。
第七步 ：python 深度學習
學習，深深地。
到處都在深度學習！深度學習基於過去幾十年的神經網路研究，但最近幾年的發展大大增加了深度神經網路的能力和對於它的興趣。如果你不熟悉深度學習，kdnuggets 有許多文章 ，詳細介紹最近的進展、成果，以及對這項技術的讚譽。
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