欢迎回来｡
所以到目前为止, 我们已经学会了机器学习的步骤｡
我们学习了机器学习的理论｡
最后一个难题是我们使用什么工具来学习机器学习, 以便我们最终可以开始做一些练习和项目？
这就是为什么Python实际上是使用机器学习时最流行的语言之一, 因为Python有如此大的社区, 而且它是一种如此简单､
表达力强的语言, 正如我们所了解的,
它有大量的库和模块, 真正帮助我们以一种非常快速､ 高效的方式进行机器学习｡
这并不是说Python是唯一一种可以进行机器学习的语言｡
因为Python拥有目前最好的机器学习工具｡
那么这些工具是什么呢？
第一个是NumPy｡
当涉及到机器学习时, numpy绝对是必须的｡
它是一个帮助我们在Python中使用列表和数组的库, 特别是在机器学习中经常使用的多维数组｡
所以我们将使用NumPy｡
下一个是熊猫｡
而熊猫是用来做我们所谓的数据分析的｡
PANDAS为我们提供了这种数据框架的概念, 它允许我们在具有行和列的表格结构中操作数据的功能｡
也就是说, 我们通常使用熊猫来读取CSV文件｡
它将把这些数据提取到一个叫做数据框架的东西中, 你可以用这些数据框架来做所有这些令人惊奇的转换和聚合｡
别担心, 我会在下一个视频中向您演示如何操作｡
我们有NumPy来处理列表和数组, 熊猫通常处理表格数据, 比如CSV文件｡
然后我们有一个心灵学习和心灵学习｡
真的很刺激吗？
创建一个模型零件, 在其中导入心灵库和心灵｡
正如你所看到的, 它是预先构建的, 我们可以使用不同的算法｡
我们可以进行分类, 回归, 聚类, 只要导入这个库｡
然后我们用一些像疯狂情节解放｡
现在地图绘图库又是另一个库, 我们称之为图表库｡
它使我们能够以一种很好的方式可视化数据｡
有很多工具是建立在地图库之上的, 它们可以帮助我们以任何我们想要的方式可视化数据｡
最后, 我们需要的最后两个关键工具是, 首先, Jupyter笔记本电脑｡
如果您还记得, 在开发人员环境部分中,
我们讨论了Anaconda以及Anaconda如何通过安装它来访问Jupyter笔记本电脑｡
在Jupyter中, 笔记本真的非常有用, 因为到目前为止, 我们已经用Pi Charm或Sublime
Text或Visual Studio代码编写了代码｡
但是Jupyter笔记本电脑在我们进行机器学习或数据科学时非常非常有用,
因为正如我们将看到的, 它允许我们逐步通过我们的代码, 实际上输出并跟踪我们一直在做的所有事情｡
同时还可以看到可视化效果, 这是文本编辑器无法实现的, 比如优美的文本或饼图｡
因此, 您可以逐步完成每个数据分析阶段,
并将这些笔记本可视化, 甚至可能将其给予公司中的不同人员, 以便您可以创建一个故事并与其他人分享｡
因此, 这是一个笔记本电脑, 让我们能够更好地沟通｡
这是一个非常关键的工具, 现在在数据科学和机器学习领域几乎是标准的｡
正如你所看到的, 这些都是我们的工具带中的重要工具, 我们将在接下来的几个视频中使用它们｡
但它们都能很好地与Python配合使用, 这也是Python成为机器学习社区标准的原因｡
然而, 最后一个难题是, 这些数据正确吗？
当我们导入数据和清理数据时, 我们谈到了最困难的部分是数据的实际收集｡
为了让我们了解机器学习, 我们实际上需要一些数据来处理｡
现在我们不是Facebook或亚马逊或谷歌或苹果, 但有另一个有用的工具, 称为Kaggle｡
Kaggle是一个由机器学习专家组成的社区, 你可以在那里进行竞赛, 你可以查看其他人的Jupyter笔记本,
但它也有数据集｡
也就是说, 我们可以自由地访问数据, 访问大量公开访问的数据｡
如果你想了解波士顿的犯罪, PGA巡回赛, 巴西的油价,
你可以免费下载这些数据集, 这样你就可以玩机器学习了｡
我们将在下一个视频中进行演示｡
所以现在, 如果你还没有准备好Jupyter笔记本电脑, 请确保它已经准备好了｡
查看开发者环境部分, 我将向您介绍如何设置它, 然后在Kaggle上创建一个免费帐户,
因为我们将开始着手编写一些代码｡
我会看到在下一个｡
再见, 再见, 再见