【导读】哥伦比亚大学老师Andreas C. Müller同时也是著名机器学习Python包scikit-learn的主要贡献者 Andreas Muller 和 Reonomy 公司数据科学家 Sarah Guido 的新书《Python机器学习导论》（Introduction to machine learning with Python）从实战角度出发带你用Python快速上手机器学习方法。随书同时提供代码和Jupyter Notebook，可以让你动手调试改进。 请关注专知公众号（扫一扫最下面专知
TensorFlow是Google推出的深度学习框架，也是使用最广泛的深度学习框架。目前最新的TensorFlow版本是2.1。可能有很多同学想跃跃欲试安装TensorFlow2，不过安装完才发现，TensorFlow2与TensorFlow1的差别非常大，基本上是不兼容的。也就是说，基于TensorFlow1的代码不能直接在TensorFlow2上运行，当然，一种方法是将基于TensorFlow1的代码转换为基于TensorFlow2的代码，尽管Google提供了转换工具，但并不保证能100%转换成功，可能会有一些瑕疵，而且转换完仍然需要进行测试，才能保证原来的代码在TensorFlow2上正确运行，不仅麻烦，而且非常费时费力。所以大多数同学会采用第二种方式：在机器上同时安装TensorFlow1和TensorFlow2。这样以来，运行以前的代码，就切换回TensorFlow1，想尝鲜TensorFlow2，再切换到TensorFlow2。那么具体如何做才能达到我们的目的呢？本文将详细讲解如何通过命令行的方式和PyCharm中安装多个Python环境来运行各个版本TensorFlow程序的方法。
AI 开发者按，一些小的技巧在编程领域可能会非常有用，在数据科学领域同样如此。数据科学爱好者 Parul Pandey 在近日发表了一篇博文，分享了在数据科学中非常实用的 10 个小技巧。AI 开发者将他的文章编译整理如下。
标题中的英文首字母大写比较规范，但在python实际使用中均为小写。 2018年8月2日笔记 建议读者安装anaconda，这个集成开发环境自带了很多包。 作者推荐到2018年8月2日仍为最新版本的anaconda下载链接: https://pan.baidu.com/s/1pbzVbr1ZJ-iQqJzy1wKs0A 密码: g6ex 下面代码的开发环境为jupyter notebook，使用在jupyter notebook中的截图表示运行结果。
原文：https://www.raywenderlich.com/174-beginning-machine-learning-with-scikit-learn 作者： Mikael Konutgan 2018年2月12日·中级·文章·15分钟
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，其使用，具有跨平台的特点，可以在Linux、macOS以及Windows系统中搭建环境并使用，其编写的代码在不同平台上运行时，几乎不需要做较大的改动，使用者无不受益于它的便捷性。
Python易用，但用好却不易，其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题，特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题，有不少发行版的Python，比如WinPython、Anaconda、pycharm等，这些发行版将python和许多常用的package打包，方便pythoners直接使用，此外，还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。
系统可能会显示已安装的 Python 版本是 Python 2.7.9。在这种情况下，表明你已经安装了 Python 2。如果版本号以 3 开头，则表明你已经安装了 Python 3！请勿再次安装 Python！
和其他大多数现代编程语言一样，Python对包和 模块的下载、存储以及管理有其自己的一套方法。但是当我们同时开发多个项目工程的时候，不同的项目会将第三方的包存放在相同的路径下。这就意味着，如果有两个工程依赖同一个包，但是所需要的版本却不一样，比如项目A依赖v1.0.0，而项目B依赖v2.0.0。由于Python无法根据版本来区分包的安装路径，那么此时，就会发生版本冲突。
有一些平台安装Python机器学习环境可能很麻烦。 首先你得安装Python，然后安装许多软件包这很容易把初学者搞懵。 在本教程中，你将学会如何用Anaconda设置Python机器学习开发环境。 完成本教程后，你将拥有一个Python工作环境，可以让你学习、练习和开发机器学习和深度学习软件。 本说明适用于Windows，Mac OS X和Linux平台。我将在OS X上演示它们，因此你可能会看到一些mac对话框和文件扩展名。 更新 2017/03：注：你需要一个Theano或TensorFlow
总有一些小贴士和技巧在编程领域是非常有用的。有时，一个小技巧可以节省时间甚至可以挽救生命。一个小的快捷方式或附加组件有时会被证明是天赐之物，并能真正提高生产力。因此，我总结了一些我最喜欢的一些贴士和技巧，我将它们以本文的形式一起使用和编译。有些可能是大家相当熟悉的，有些可能是比较新的，但我确信它们将在下一次您处理数据分析项目时派上用场。
Python和R都是免费的开源软件，这类软件有一个对小白新手非常友好的特点，那就是……哪里不会查哪里，随用随学……所以，别的理论不说现在要开始进行数据分析啦~
你是否想使用python进行机器学习但却难以入门？ 在这篇教程中，你将用Python完成你的第一个机器学习项目。 在以下的教程中，你将学到： 下载并安装Python SciPy，为Python中的机器学习安装最有用的软件包。 使用统计摘要和数据可视化加载数据集并了解其结构。 创建6个机器学习模型，并挑选出最佳模型以确保准确性。 本教程为决心使用python进行机器学习的新手做一个讲解。 让我们开始吧！ 2017/01 更新：更新后反映了版本0.18中的scikit- learn API的变化。
如果你主要从事数据分析、统计建模和可视化，R大概是你的不二之选。但如果你还想来搞点深度学习，整个自然语言处理，那你可还真得用Python。
大数据文摘作品 编译：大茜、钱天培 R还是Python？ 真是个千古难题！ 如果你主要从事数据分析、统计建模和可视化，R大概是你的不二之选。但如果你还想来搞点深度学习，整个自然语言处理，那你可还真得用Python。 如果你处于交叉领域，很可能就需要两种语言切换。后果是，写个for loop还出bug真的是家常便饭。报警！ 面对这种困境的绝不止你一个人！最近的KDnuggets Analytics的软件调查中，Python和R位居数据科学和机器学习软件的前两名。 如果你真的想提高你在数据科学领域的能力，这两种
而且，Python 还有很多模块和程序库供我们选择，从而针对一个任务能有很多个解决方案。怎么样，听起来还是很厉害的吧？
大多数有抱负的数据科学家是通过学习为开发人员开设的编程课程开始认识 python 的，他们也开始解决类似 leetcode 网站上的 python 编程难题。他们认为在开始使用 python 分析数据之前，必须熟悉编程概念。
有一个朋友最近问到这个问题，我觉得把它公开出来对其他人也会有帮助。这是给完全不了解Python而想找到从零到一的最简单的路径的人的建议：
大数据文摘作品，转载要求见文末 原作者 | FAIZAN SHAIKH 编译 | 颖子，张伯楠，一针，江凡 Python越来越受数据科学爱好者的欢迎，这一现象是有一定原因的。它为整个生态系统带来了一种通用的编程语言。通过Python，人们在一个生态系统中不仅可以转换和操作数据，还可以建立强大的管道模型和机器学习的工作流。 在Analytics Vidhya(一家著名的国外大数据博客，也是本文出处)，我们都爱Python。我们中的大多数人使用Python作为机器学习的首选工具。除此之外，如果你想从事深度学习，
使用多种用于评价分类任务性能的指标,在测试数据集上对比单一决策树(DecisionTree)、随机森林分类器(RandomForestClassifier)以及梯度提升决策树(Gradient Tree Boosting)的性能差异。
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