python编程 要如何开始从零掌握Python机器学习？

要如何开始从零掌握Python机器学习？我已经使用Python 7年多了，现在我正在从事视频对象识别算法的开发，使用的是同样基于Python语言的tensorflow。Python是一种解决所有问题的

要如何开始从零掌握Python机器学习？

我已经使用Python 7年多了，现在我正在从事视频对象识别算法的开发，使用的是同样基于Python语言的tensorflow。Python是一种解决所有问题的语言，值得拥有

！我从2012年开始学习机器学习，因为没有指导，我走了很多弯路，浪费了很多时间和精力。一开始，我读了《机器学习实践》一书。虽然我不懂，但我还是把书中所有的例子都跑了一遍，渐渐发现自己不懂算法也能达到预期的效果。然后，我会直接开发我想要的程序。当我遇到需要机器学习的部分时，我会直接复制它。一周后，演示会出来。在这个时候，你会发现你已经开始了。剩下的就是理解每种算法的范围和局限性。

不要掉进无休止的书堆里，练习和做项目

！呃，地铁到了。我要去工作了。我还没做完呢。有机会我会继续讨论

对于目前的深度学习模型，虽然深度学习的目标之一是设计能够处理各种任务的算法，但是深度学习的应用还需要一定的专业化，目前还没有通用的神经网络处理模型。然而，每一种模式也在相互学习、相互融合、共同提高。例如，一些创新可以同时改进卷积神经网络和递归神经网络，如批量标准化和关注度。一般模型需要在将来提出。

图像和视频处理，计算机视觉，最流行的是CNN，卷积神经网络，它的变形和发展，CNN适合处理空间数据，广泛应用于计算机视觉领域。例如，alexnet、vggnet、googlenet、RESNET等都有自己的特点。将上述模型应用于图像分类识别中。在图像分割、目标检测等方面，提出了更有针对性的模型，并得到了广泛的应用。

语音处理，2012年之前，最先进的语音识别系统是隐马尔可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）的结合。目前最流行的是深度学习RNN递归神经网络，其长、短期记忆网络LSTM、Gru、双向RNN、层次RNN等。

除了传统的自然语言处理方法外，目前的自然语言处理深度学习模型也经历了几个发展阶段，如基于CNN的模型、基于RNN的模型、基于注意的模型、基于变压器的模型等。不同的任务场景有不同的模型和策略来解决一些问题。