大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python 机器学习 有趣的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python 机器学习 有趣的解答，让我们一起看看吧。
机器学习实践：如何将Spark与Python结合？
1.Spark Context设置内部服务并建立到Spark执行环境的连接。
2.驱动程序中的Spark Context对象协调所有分布式进程并允许进行资源分配。
4.Spark Context对象将应用程序发送给执行者。
5.Spark Context在每个执行器中执行任务。
有人用python机器学习编写彩票、预测彩票吗？
不靠谱。
原谅我比较直白，但事实就是如此：不管你用什么机器语言预测彩票都不靠谱。在这里我把问题里面提到的“彩票”明确一下，定性为数字彩票，比如双色球/大乐透/福彩3D这些。那么为啥我说双色球不能预测呢？在这里我要先提个数学概念，叫“独立随机事件”。
这个词的意思说白了，就是两次事件发生完全不相关，且均为随机事件。彩票摇奖恰好就是这样一个数学概念的典型案例：昨天的摇奖和今天的摇奖没有任何关系，而且每期摇奖理论上都是完全随机的。如果你还是有点蒙，那我建议你多看几期开奖视频，然后你仔细想想：昨天摇出了这几个号码，今天又摇出了另外几个号码，这俩事情之间有个P的关系···
说白了，哪怕你用再高大上的机器语言，也没法预测下一期的开奖号码。
但是，竞技型彩票就不一样了，因为它从根上来说是可以预测的~所谓的竞技型彩票，说白了就是猜比赛结果，比如猜足球胜负，常见的竞彩玩法应该都知道。这类比赛实际上是可以预测的，如果你情报足够准确且足够丰富，我认为可以通过数学建模推测结果。而且少数大规模的菠菜公司应该已经做到了这一点：如果你常看球并且买球，那估计你都会遇过这样的情况，某个强队近期状态非常好，但对阵弱旅时却只能开出很浅的盘，说白了就是没有受到博彩公司高看。
而最终结果就是强队的确也没有取胜，也就是我们通常说的冷门。实际上博彩公司通过各类情报和各类数据，一定程度上能够把握比赛的走势。所以我认为，如果你情报源足够丰富，你也可以试试用机器算法来推测结果，这比2元中500万靠谱多了。
综上，我的观点就是：数字型彩票无论如何都没法准确预测下期号码，但竞技性彩票是有这个可能的。（仅供参考，不喜勿喷）
有！应该不成功！因为，设置选项有失误！彩票中心，没有告诉大家，有几套彩票摇奖球和机器！所以，计算是按一组数据球，和一台机器计算的！实际是机器在12台以上，彩球有100套以上！
Python机器学习，如何特征学习人脸？
对于人脸识别经过这么多年的发展，目前已经相对成熟，当然不排除双胞胎之类的识别错误，目前智能手机上其实都有人脸检测的存在，比如拍照时的定焦就可以直接根据检测出来的人脸做参照物，也有笑脸拍照这样的功能，现在苹果，华为，阿里等公司在手机解锁、支付等方面都有具体应用。
对于提取人脸特征这块主要经历两个大的算法时代，一个就是12年以前经典的Adaboost算法基本达到了工业级的人脸检测，所使用的特征就是harr特征，通过大量不同组合的简单的黑白块的对比构建人脸五官上的特征。第二个就是深度学习算法，各种检测加识别都是通过构建CNN网络从大量人脸数据中提取各种特征。
到此，以上就是小编对于python 机器学习 有趣的问题就介绍到这了，希望介绍关于python 机器学习 有趣的3点解答对大家有用。
