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第一步：基本的 Python 技能

首先要安装 Python 。由于我们要使用机器学习和科学计算的 packages ，这里建议安装 Anaconda。Anaconda 是一个可在 Linux , OSX , Windows 上运行的 Python 实现工具，拥有所需的机器学习 packages ，包括 numpy，scikit-learn，matplotlib。它还包含 iPython Notebook ，一个带有许多教程的交互式环境。这里推荐使用 Python 2.7 ，不是因为特殊原因，只是因为它是目前安装版本中的主流。

第二步：机器学习基础技能

KDnuggets 的 Zachary Lipton 指出，人们对于“数据科学家”的认知千差万别。这实际上是对机器学习领域的反映。数据科学家在不同程度上使用计算学习算法。要建立和使用支持向量机模型，熟知核函数方法是否是必需的？答案当然不是。就像现实生活中的许多事情一样，所需要的理论深入程度与具体的实际应用有关。

第三步：科学计算 Python packages 一览

好了。现在我们有了 Python 编程经验，并对机器学习有所了解。Python 有很多为机器学习提供便利的开源库。通常它们被称为 Python 科学库（scientific Python libraries），用以执行基本的数据科学任务

第四步：开始用 Python 进行机器学习

Python。搞定。

机器学习基础。搞定。

Numpy。搞定。

Pandas。搞定。

Matplotlib。搞定。

第五步：Python机器学习主题

在 scikit-learn 打下基础以后，我们可以探索更多有用的常见算法。让我们从最知名的机器学习算法之一，k-means聚类开始。

第六步：Python 高级机器学习

接触过 scikit-learn，现在让我们把注意力转向更高级的内容。首先是支持向量机，一个无需线性的分类器，它依赖复杂的数据转换，把数据投向高维空间。

第七步：Python 深度学习

学习，深深地。

到处都在深度学习！深度学习基于过去几十年的神经网络研究，但最近几年的发展大大增加了深度神经网络的能力和对于它的兴趣。如果你不熟悉深度学习，KDnuggets 有许多文章，详细介绍最近的进展、成果，以及对这项技术的赞誉。

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