Python 机器学习入门
在本教程系列中，咱们精心设计了课程 Notebook。间接！一次性与大家分享机器学习中最罕用的六个 Python 模块，包含 NumPy，Pandas，Matplotlib，Scikit-Learn，PyTorch 与 Tensorflow 的疾速上手教程。
在这里，咱们已为你事后配置好了所需的环境配置，应用咱们为你筹备的在线 Notebook：https://nb.bohrium.dp.tech，你无需放心环境配置和依赖问题，仅须要专一于学习自身。依附 收费的 2 核 4G 计算资源，你能够在平台上间接运行和批改代码。
如果你：
- 理解根底的 Python 常识，想要入门机器学习；
- 从事试验钻研或计算模仿，想要学习机器学习并联合到本人的钻研中；
- 对于 AI for Science 的星辰大海感兴趣，将来想进入这个畛域；
纸上得来终觉浅，觉知此事要躬行。不要犹豫，快入手跑起来吧，这就是你寻找的答案。
Numpy
NumPy 是 Python 中最根底的科学计算库，为咱们提供了高性能的多维数组解决和计算性能。
NumPy 教程：https://nb.bohrium.dp.tech/detail/1010
Pandas
Pandas 是一个弱小的数据处理和剖析工具，能够帮忙咱们疾速地解决各种数据格式和数据荡涤工作。
Pandas 教程：https://nb.bohrium.dp.tech/detail/1008
Matplotlib
接下来是数据可视化方面，咱们将学习 Matplotlib，它是一个非常风行的绘图库，反对绘制各种高质量的二维图形和图像。
Matplotlib 教程：https://nb.bohrium.dp.tech/detail/1012
Scikit-Learn
在机器学习方面，咱们将学习 Scikit-Learn，这是一个十分实用的机器学习库，蕴含了许多罕用的机器学习算法和实用工具。
Scikit-Learn 教程：https://nb.bohrium.dp.tech/detail/1005
PyTorch
PyTorch 是 Facebook 开发的一个开源深度学习框架，以其简洁的编程格调和动静计算图著称，让用户能够更直观地构建和调试神经网络。PyTorch 还具备很好的社区反对和生态系统，为用户提供了许多预训练模型和教程资源。
PyTorch 教程：https://nb.bohrium.dp.tech/detail/1004
TensorFlow
TensorFlow 是由 Google 开发的一个开源深度学习框架，它提供了丰盛的 API 和工具，其外围特点是其灵便的计算图和主动微分性能，使得用户能够轻松地实现简单数学运算和搭建简单的神经网络。
TensorFlow 教程：https://nb.bohrium.dp.tech/detail/1011
以上就是本期的六篇 Notebook 机器学习入门教程。置信通过本系列教程，你能够在坚固你的 Python 根底语法之余，疾速上手应用 Python 的机器学习实际，奠定一个松软的根底。期待你与咱们分享你的播种。
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