Python 是最有用和受欢迎的编程语言之一,因此它用于机器学习领域是无可厚非的事。和数据科学领域的大部分框架一样,TensorFlow 和 Python 结合了,而 Scikit-Learn 则是用 Python 写的。
简而言之,Jupyter Notebook 就是用来写并运行 Python 代码的编辑器。与数据打交道意味着需要大量实验,并将实验组织成某些具体的形式以获取潜在知识,所以 Jupyter Notebook 就必不可少了。
Python 和 Jupyer Notebook 是最基础的模块,相信大家已经非常熟了。如果需要走机器学习之路,除了 Python 外,首先就需要知道如何使用数值计算库 NumPy、可视化库 Matplotlib 和数据预处理库 Pandas,它们都是机器学习工程必不可少的工具。
有人告诉你机器学习背后的数学很难?这么说也没错。但是,要知道你每次要用它的时候,机器会为你处理这些。所以重点是抓住主要概念并认识到其局限性和应用方面。如果你不熟悉这些概念,那就学习,因为这是所有一切的原理。
有了这三种资源,你就能够明白你真正需要深入理解的大部分东西。