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机器学习步骤的问题，于是小编就整理了5个相关介绍Python机器学习步骤的解答，让我们一起看看吧。
- 想学习python用来做机器学习方面的内容（如建立LDA模型），该如何入门并学习？
- Python速度那么慢，为什么还经常用于机器学习？
- 用python做机器学习有哪些资料推荐？
- 是不是机器学习的框架都偏向Python？如果是，为什么？
- 数据工程师，主要使用R和Python，买Mac好还是Windows电脑？
想学习PYTHON用来做机器学习方面的内容（如建立LDA模型），该如何入门并学习？
Python基础
首先，装ANACONDA，是PYTHON的集成环境。
ANACONDA的安装程序 https://www.continuum.io/downloads/ ，选择PYTHON3版本的。
推荐 菜鸟教程 PYTHON3版http://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html
CSDN也有PYTHON的知识库，不过不够系统，可以有一定基础再看看。链接http://lib.csdn.net/base/python
http://python.jobbole.com/82758/
程序很短，知识量很大。把这个搞明白了，你也就入门了。
Python速度那么慢，为什么还经常用于机器学习？
python 在机器学习时，运行计算时，调用numpy 库，这个库速度非常快，和c语言的一个级别。现在运算量大的 机器学习 算法，都用 gpu,tpu 等硬件提速，如果靠cpu,无论采用什么编程语言，都不可能 达到要求，类似 比特币挖矿，都用矿机，用cpu 挖就赚不到钱，比电费多不了多少。机器学习 采用硬件提速 也是这个道理。所以和上边采用的编程语言 关系不大。 python 编程速度快，算法编程实现是，可以大大节约 开发人员的时间，减少软件错误。
python,是最适合机器学习的，所以被广泛采用。
python,只所以在桌面软件，服务器等大型软件上，采用的少，主要原因是 和 c以及java 相比，python 不利于代码的保密。而机器学习，不需要将算法代码，发布给用户，所以没有这方面问题。
大部分的机器学习库都是用 C++ 写的，都提供了对 Java 和 Python 的支持，使用这俩语言相当于在调包而已，一些计算密集型、IO密集型的操场都是底层框架在跑，所以对于 Python 写的机器学习项目来说，不是很慢。
用python做机器学习有哪些资料推荐？
sklearn, 去官网下载，里面讲解非常详细，同时还要学习一个pandas，numpy，matplotlib。视频的话直接在爱奇里搜机器学习，有一个免费的系列视频，希望能帮助到你。记住，是免费的。
如今确实挺多诸如数据分析、机器学习的岗位选择使用python做开发的多，那么，如果是想从事机器学习开发的话，该如何起步呢？
要想把机器学习用起来，就得先掌握python的基础，诸如import、对象等的一些概念和使用要了然于心，否则基础不扎实的话，就会面临很多琐碎的问题。对于python基础的掌握，推荐慕课网教程，个人听过感觉还不错。 当然，书籍方法的话推荐《Python编程 从入门到实践》，此书可以充当字典，遇到不会的可以多翻翻。
python提供了很多可以很好支出程序进行矩阵、线性和统计等的数学运算，像大部分机器学习的开发者都熟悉的Scikit Learn包一样，里面封装了很多算法，可以让我们事半功倍。但也相应的需要我们花时间去了解里面包的使用，在这里推荐去官网看（https://scikit-learn.org/stable），里面也提供了很多例子供我们参考和研习。当然，也可以购买相应的书籍，这里推荐《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》。此书涵盖机器学习的基础理论知识和基本算法——从线性回归到随机森林等，帮助读者掌握Scikit-Learn的常用方法；探讨深度学习和常用框架TensorFlow，一步一个脚印地带领读者使用TensorFlow搭建和训练深度神经网络，以及卷积神经网络。
机器学习需要使用的算法是很多的，虽然前辈们已经为我们留下了各种包方便我们使用，但真正解决机器学习开发者级别的，还在于内功的深厚，也就是算法。 只有真正的弄懂了算法，在开发的过程中才能真正的知其然而又知其所以然。 懂得了算法，你才能知道为什么需要这样做，为什么那样做会产生那样的结果，如何更好的调参等。 如果没有算法做铺垫，很快就会迷失在调包的迷雾中，很难更近一步的往上。 在这里，推荐你去看吴恩达机器学习课程，这门课程在网易公开课上也有。 同时，也建议你去看机器学习的入门教材，也就是周志华出的《机器学习》，此书对于新手来说也算是一件宝物。在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章，大致分为3 个部分：此书介绍机器学习的基础知识；讨论了—些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）后期还涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等。
是不是机器学习的框架都偏向Python？如果是，为什么？
是的，机器学习的框架都偏向Python。要说原因，其实就是Python语法简洁，学起来轻松。
这里要明白一个概念，对于大多数机器学习框架来说，Python只是一个wrapper（对内部实现的封装），只是一个调用接口而已。Python语言本身的性能并不高，甚至说很低，但他的有点是使用方法，而这些框架的底层实现，几乎都是用C/C++来完成的。
C/C++的效率是非常高的，但由于许多从事机器学习研究的科研人员，特别是在研究所和高校里的，他们的专业和计算机语言的相关度并不是那么高，更多的是深入机器学习相关的理论和算法，如果对外接口也是C/C++，那么无疑会提高机器学习框架的使用门槛，这样一来是对用户不够友好，让大家陷入语言的细节；一来是不利于机器学习框架的推广。所以，几乎大多数的机器学习框架都支持Python来作为调用接口，而内部实现则是C/C++。久而久之，Python已经成为了机器学习框架对外接口的事实标准。
数据工程师，主要使用R和Python，买mac好还是Windows电脑？
怎么说呢，这就看你要怎么做了，你可以从自身去考虑一下
第一，如果你要长期从事这个职业，但是目前经济不是不是很富裕或者你就是偶尔拿来玩玩，那么你可以先用Windows系统过渡一下
第二，如果长期从事这个职业，且资金宽裕，那么你可以买mac
其实，也没必要为这个纠结，一台Mac也就万把块钱，虽然比Windows贵点，但基本都能卖，就看你自己咋想了
到此，以上就是小编对于python机器学习步骤的问题就介绍到这了，希望介绍关于python机器学习步骤的5点解答对大家有用。
