《Python机器学习》怎么自学

1，大一下专业课之一，_《Python机器学习数据建模与分析》_，机械工业出版社，作者薛薇，该怎么自学呢，传统思路是提前预习下节课内容，可是这样效率太低，我在B站没找到相关视频，CSDN也没有，去哪里可以找到自学资源呢
2，其实如果有相应的自学视频，结合几十个小时视频 + 正常上课，最后是可以90分的，没有视频的话，正常学最多就80分，关键这本书太厚了，不想慢慢啃
3，求推荐自学资源

自学Python机器学习数据建模与分析可以尝试以下几个途径：
1.在网上搜索该书的读书笔记或者相关的博客文章，有些博主会分享自己的学习笔记和思考，这些内容对于理解书中内容非常有帮助。
·参考一些机器学习和Python的入门视频课程，例如Coursera、Udemy、edX等平台上的相关课程，可以帮助你理解机器学习和Python的基础知识。
·尝试使用一些机器学习和Python的开源项目，例如Scikit-learn、TensorFlow、Keras等，通过实践来学习相关的知识。
·加入一些机器学习和Python的在线社区，例如Kaggle、GitHub等，可以与其他学习者交流经验和学习资源。
2.如果你认为这本书太厚了，可以尝试找到一些学习笔记或者缩略版的教材来替代原版书籍，这样可以更快地掌握书中的核心内容。

3.以下是一些推荐的自学资源：

Scikit-learn官方文档：http://scikit-learn.org/stable/documentation.html
TensorFlow官方文档：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/
Keras官方文档：https://keras.io/
Coursera上的《Machine Learning》课程：https://www.coursera.org/learn/machine-learning
edX上的《Introduction to Python for Data Science》课程：https://www.edx.org/course/introduction-to-python-for-data-science-4
《Python数据科学手册》（Python Data Science Handbook）：https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/

方案来自 梦想橡皮擦 狂飙组基于 GPT 编写的 “程秘”

  • 对于自学Python机器学习数据建模与分析，我建议您可以采取以下步骤：

首先，您可以尝试寻找该书的官方网站，通常官方网站会提供一些辅助资源，例如示例代码、数据集、答案等，这些资源可以帮助您更好地理解和掌握书中内容。 其次，您可以搜索一些在线的编程学习平台，例如Coursera、edX、Udemy等，这些平台上有很多和机器学习相关的课程，包括Python机器学习数据建模与分析的相关内容，这些课程通常会提供视频、练习和论坛等资源，可以帮助您更好地理解和掌握书中的内容。 最后，您可以参考一些机器学习领域的开源项目，例如scikit-learn、TensorFlow等，这些项目提供了很多开源的机器学习算法实现和应用案例，您可以通过阅读源代码、实践案例来加深对机器学习的理解。

  • 如果您想要获得更高的成绩，可以尝试以下几个建议：

尽可能多地实践，通过实践来巩固和深入理解书中的概念和算法；
参考一些优秀的机器学习开源项目，例如scikit-learn、TensorFlow等，阅读源代码和文档，了解机器学习在实际应用中的具体实现方式；
参加一些在线的机器学习课程或者线下的机器学习培训班，这些课程通常会提供更为深入和系统的学习内容，有助于加深对机器学习的理解。

  • 关于Python机器学习数据建模与分析的自学资源，我建议您可以尝试以下几个途径：
    在官方网站上查找相关资源，例如示例代码、数据集、答案等，这些资源可以帮助您更好地理解和掌握书中内容；
    在网上搜索与该书相关的视频课程或者教程，例如在YouTube、B站、慕课网、Coursera等平台上搜索相关资源；
    参加机器学习领域的在线课程或者线下培训班，这些课程通常会涵盖机器学习的相关内容，可以加深您对机器学习的理解。