方法不对，努力白费！
多少程序员想转行AI，却倒在了学Python的歧路上？
都知道做AI赚钱多，为何你总是找不对门路？
众所周知，目前机器学习红遍全球。男女老少都在学机器学习模型、分类器、神经网络。
你也想成为一份子吗？但你该如何开始？以及到底该如何定义机器学习？到底什么样的教材，才是真正适合你的？今天的文章一定对你有帮助！
什么是机器学习？
从出生的那天起，我们就一直在学习中度过。
随着逐渐的成长，开始学习如何走路；通过倾听周围人的谈话，学习并尝试模仿；通过学习不同单词的意思，使得在需要时懂得该如何进行表达。
同时也开始区分事情的好坏。例如，在第一次靠近火源时，会因灼热而后退，从而明白要与火源保持一定的距离。
那么，现在思考一下计算机的工作原理。
计算机可以在1s内遵循人类的指示处理数百万条指令，并返回结果；它可以执行人类描述的任务，但是却不能自行决定。
而机器学习此时就可以发挥作用了。如果给予计算机像人类一样的思考能力，那会发生什么呢？
可以用计算机能理解的方式，给出每一天的任务令其进行计算，还可以建立一些模型来帮助计算机在将来采取行动。
人类从经验中学习知识，计算机则遵循指令执行任务。然而，其实还可以直接向计算机提供经验让其学习并为行动做准备。
目前我们是以结构化的方式定义经验。因此，我们将计算机从数据（经验）中进行学习的过程称为机器学习（Machine Learning）。
以买香蕉为例。你的母亲需要你去市场上买一些香蕉，同时她告诉你鲜黄色的香蕉很好吃。
你到一个水果商那里，开始按照母亲的建议挑选香蕉。你买了20根香蕉后就回家了，然而回家后你注意到有些香蕉的味道并不像其他的那样好。
事实上，有5根香蕉是坏的。你逐个拿起香蕉并开始作出假设。 20根香蕉中有12根大香蕉和8根小香蕉。
这8根小香蕉都很美味，但是大香蕉就不一样了，在12根大香蕉中有5根味道不如预期。
你已经掌握了挑选香蕉的知识。第二天，当你到达市场时，注意到有个水果商在打折出售香蕉，这些香蕉和昨天的不同，它们的皮带有一些绿色。
从这里买完香蕉回到家后，根据之前的经验将每一根香蕉分为好与坏，会发现大的绿色香蕉很好吃，但是小的绿色香蕉的味道不如其他的好。这样，你就学会了新规则。
你开始将自己看作是香蕉专家。有一天，你不得不去另一个城市参加表亲的婚礼。
现在你惊讶地发现这里所有的香蕉都很小，但是味道却都很好。在这里你了解到来自这个区域的香蕉是畅销商品。
现在你确实已经是一名专家了。但如果你的姐姐很长时间没有回家了，并且她喜欢石榴而讨厌香蕉。你要怎么办呢？为了找到美味的石榴，你需要重新开始你的学习。
现在这个任务就可以由机器学习负责指引计算机完成了。可以使用数据点的形式向计算机提供知识。数据点的属性称为特征（Feature），这里的特征是香蕉的大小（小、中、大）、颜色、产地等。
输出（Output）就是味道（好或者坏）。将这些数据输入到机器学习程序中，就可以让计算机学习如何区分香蕉的好与坏。
机器学习算法是一种根据经验来给予你决策能力的智能算法。
为什么选择Python
Python在数据科学家中是非常受欢迎的编程语言。
- 第一，它免费且易学，不必为了小任务而浪费大量注意力；
- 第二，它是面向对象的语言，这也是其被大型开发者社区支持的原因；第三，巨大的开源库支持。
Python具有相当数量的开源库，能够更迅速地实现数据科学和机器学习解决方案，而无须从头开始编写每一个算法。像Pandas、scikit-learn、 SciPy、 NumPy、 Keras这样的库对于快速实现机器学习算法非常有用。
首先，通过一个例子了解如何使用编程语言来解决现实世界的问题。
假设举办一个聚会。你为每个进入聚会的人分配一个唯一的1～100之间的号码。现在聚会结束了，你宣布了一个消息。
“会从1～200之间获取一个随机数。如果有两个人的号码之和与这个数字相等，就会奖励这两个人。”
现在了解到，已经向x个人分配了号码。如何确定能否给其中两个人奖励呢？
可以尝试使用Python来解决这个问题。首先，从列表中获取输入数据。
numberList = list([43,23,1,67,54,2,34,56,23,65,12,9,87,4,33])
现在选择一个随机数并将其存储在一个变量中。
sumSelector = raw_input()
为了解决这个问题，必须先对数据进行排序。在Python列表中排序很简单，可以通过sort函数来完成。
numberList = numberList.sort()
通过上述语句，将排序后的数字赋值给变量。现在使用两个指针：一个指向开始处（前指针）；另一个指向结束处（后指针）。
检查两指针所指变量的和。如果和小于给定值（意味着当前的总和小于所需的总和），前指针向前移动一步并再次检查；
如果和大于给定值（意味着当前的总和大于所需的总和），将后指针向后移动一步并再次检查。
无论在任何位置，如果当前的总和等于要求的总和，便可以说，存在两个人的数值之和与给定的数值相同，需要给予奖励；
如果两个指针相交并且仍然没有达到所需的总和，则可以声称并不存在两个人的数值之和与给定的数值相等。
以下是完整的解决方案。
1 def isPrizeGiven(numberList,sumSelector):
2 3sumOfTwo = sumSelector
4
5 i=0
6
7 j = len(numberList) -1
8
9 if(i>=j):
10
11 return False
12
13 while(i<=j):
14
15 currentSum = numberList[i]+numberList[j]
16
17 print(i,j,currentSum)
18
19 if(currentSum==sumOfTwo):
20
21 return True
22
23 if(currentSum>sumOfTwo):
24
25 j=j-1
26
27 else:
28
29 i=i+1
30
31 return False
为获得所需答案，必须向函数传递排序列表和给定的数值（即两数值的期望和）。
1 if (isPrizeGiven(numberList,sumSelector):
2 print("No Escape. Give Prize to Everyone")
3else:
4 print("You Saved Yourself!!")
即使现在不能理解此代码，也不要担心。接下来我们还会对这段代码进行解析，并介绍程序设计语言的基本原理。
本文摘自《Python机器学习》
此书为Python机器学习实用教程，Python 3程序员晋级必备图书，本书提供配套资源可供读者下载。 内容提要：
《Python机器学习》通过解释数学原理和展示编程示例对机器学习进行了系统、全面的解析。
《Python机器学习》共分为12章，内容涵盖了机器学习以及Python语言的基础知识、特征工程的概念与操作技术、数据可视化技术的实现、监督学习及无监督学习算法、文本分析、神经网络和深度学习、推荐系统的构建方法以及预测处理时间序列的方法等。
阅读本书能够加深读者对机器学习的认识和理解，从而达到理论与实践相结合、学以致用的目的。
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作者 | 异步图书
责编 | 胡巍巍
本文内容经授权摘自《Python机器学习》