大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于机器学习python入门的问题,于是小编就整理了2个相关介绍机器学习Python入门的解答,让我们一起看看吧。
零基础如何学Python?学完好找工作吗?
python自学是有一些难度的,当然,如果你现在只想入门,等工作后再同时学习的话,入门是没问题的。但就是不知道你有编程和计算机方面的基础吗?比如,学过《计算机基础》、《C语言》、《数据结构》、《操作系统》这些课吗?我在这里假设你没有接触过。
学习编程是一项长期战斗的过程,尤其自学,希望你不要脑子一热,买教程,看视频,没过几天,热情就褪去了,最后完成了从入门到放弃的全过程,究其原因主要是缺乏清晰的目标,没有方向,或者方向不明确。
Python 编程有很多方向,有网络爬虫、数据分析、Web开发、测试开发、运维开发、机器学习、人工智能、量化交易等等,各个方向都有特定的技能要求,比如学数据分析就要重点掌握统计学、SQL 等知识,搞运维就要非常熟悉 Linux 系统,所以你首先要清楚你选择的是什么方向,这个方向有哪些知识是需要重要掌握的。
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建议不光学python,因为真正的编程不仅仅局限在编程语言,数据结构,算法,操作系统都很必要的,比如很常见的多线程,多进城模型,内存管理,算法设计都需要这些基本功,建议额外在这些方面打打基础更好找工作
没有任何基础的人,该如何学习Python+人工智能?
没有人天生有Python开发基础的。再牛的程序员也是从零开始学习的。学习方式当然有多种多样,你应该结合自身情况,选择适合自己的学习。
我建议你可以先买来入门书籍开始Ken。先了解一下学习python开发是一种怎么样的体验再说。想得太多,也不如直接开始干。在自己慢慢摸索的道路上,你就会发现你之前想的问题都迎刃而解。
如果打算利用Python来执行机器学习,对Python有一些基本的理解是至关重要的,由于其作为通用编程语言的广泛流行,以及它在科学计算和机器学习中的普及,初学者的教程并不是很难,在Python和编程方面的经验水平对于选择起点至关重要。
首先,你需要安装Python。由于我们会在某些时候使用科学计算和机器学习软件包,因此建议安装Anaconda,它是针对Linux,OSX和Windows的工业级Python实现,包含numpy,scikit-learn和matplotlib等所需的机器学习软件包,还包括iPython Notebook,这是我们许多教程的交互式环境。会建议Python 2.7,除了它仍然是主要的安装版本之外,没有其他原因。
人们认为“数据科学家”存在很多变化。这实际上是机器学习领域的一个反映,因为数据科学家所做的大部分工作都涉及到不同程度的机器学习算法。是否有必要密切理解核心方法,以便有效地创建并从支持向量机模型中获得洞察力?当然不是。像生活中的任何事物一样,理论理解的深度与实际应用相关。深入了解机器学习算法超出了本文的范围,通常需要大量的时间投入到更多的学术环境中,或者至少需要通过强烈的自学。
吴恩达在Coursera的课程广受好评,有时间就可以去上,吴恩达的一些课程很适合初学者,不过建议浏览由在线课程的前任学生编写的课程笔记。除了Python之外,还有一些通常用于促进实际机器学习的开源库。
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到此,以上就是小编对于机器学习python入门的问题就介绍到这了,希望介绍关于机器学习python入门的2点解答对大家有用。