要如何開始從零掌握Python機器學習？
作為一個過來人，我的建議是分三步進行：
第一步：學習基本 Python 技能
如果要使用 Python 進行機器學習，擁有對 Python 有基礎的理解非常關鍵。幸運的是，Python 是當前普遍使用的流行語言，并納入了科學計算和機器學習的內容，所以找到入門教程并不困難。在選擇起點時，很大程度上要取決于你之前的 Python 經驗和編程經驗。推薦一本最經典的入門書籍：《Python編程 從入門到實踐》
第二步：學習機器學習基礎技能KDnuggets 的 Zachary Lipton 指出，人們對于“數據科學家”的認知千差萬別。這實際上是對機器學習領域的反映。數據科學家在不同程度上使用計算學習算法。要建立和使用支持向量機模型，熟知核函數方法是否是必需的？答案當然不是。就像現實生活中的許多事情一樣，所需要的理論深入程度與具體的實際應用有關。獲取對機器學習算法的深入理解不是本文的討論范圍， 而且這通常需要在學術領域投入大量時間，或者至少要通過密集的自學才能達到。
好消息是，你不必擁有博士級別的機器學習理論能力才能進行實踐，就如同不是所有程序員都必須接受計算機理論教育才能寫好代碼。
吳恩達在 Coursera 的課程非常贊，如果你有時間，可以自己去 Coursera 完成這個課程 ：Andrew Ng’s Machine Learning course 。另外推薦一本書：周志華的《機器學習》
第三步：開始用 Python 進行機器學習
這一步開始進入到實踐了，推薦看Peter Harrington的《機器學習實戰(zhàn) 》
這本書啃透，你的Python和機器學習已經是能達到掌握的水平啦！
另外也推薦你使用一些其他的機器學習框架：比如H2O，還有像http://www.datazen.ai/這樣的網站，里面會集成很多機器學習框架，迅速完成建模實戰(zhàn)任務。