大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于基于python机器学习的问题，于是小编就整理了5个相关介绍基于Python机器学习的解答，让我们一起看看吧。
- Python速度那么慢，为什么还经常用于机器学习？
- 你用python写过哪些好玩的微信小程序？
- Python机器学习，如何特征学习人脸？
- 没编程基础，做算法研究，python与matlab用哪个更好？
- python脚本能做什么？
Python速度那么慢，为什么还经常用于机器学习？
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，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。
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。
你用python写过哪些好玩的微信小程序？
Python和小程序的开发语言类似，但是Python不能开发小程序，这是因为微信集成的开发环境不支持对Python语言的解释。但是是小程序端对应的服务器语言，可以使用Java, php，.net等，当然也可以使用Python。
Python 用来开发微信小程序的管理后台或提供接口差不多，并不能开发微信小程序。
Python 是随着人工智能的火爆，势如破竹，赶超 Java。Python 可以开发 web 后台，学习数据分析、人工智能、机器学习最佳语言，语法简单易懂。
PYPL 发布了 6 月份编程语言排行榜：
而开发小程序首先要了解 HTML、CSS、javascript。网页编程采用的是 HTML + CSS + JS 这样的组合，其中 HTML 是用来描述当前这个页面的结构，CSS 用来描述页面的样子，JavaScript 通常是用来处理这个页面和用户的交互。
而在微信小程序中，也有同样的角色。
WXML 就是充当 HTML 的角色，由标签、属性等等构成，但是和 HTML 有很多不一样的地方。
WXSS 充当 CSS 的角色，具有 CSS 大部分的特性。
Python不能作为微信小程序的前端页面开发。
1 微信小程序的开发只能用腾讯官方的小程序开发工具开发，主要用到html，css，JavaScript，其中前两者负责页面布局，后者负责页面逻辑和数据渲染。
2 Python可以用做微信小程序的后端服务器的开发，可以应用flask框架，django框架作为web服务端的开发。
3 微信小程序可以看做的微型的app，实际开发起来还要懂得许多网络知识，开发起来并不简单
首先要明确一点，python是后台语言，不能直接用python来写微信小程序的。
微信小程序是用javascript和css来写的。
python只是用来给小程序提供后台数据用的。同样可以为小程序提供后台数据的有java和PHP。
红红火火恍恍惚惚,，帮楼主大大顶一下贴，
得有店小程序，专业制作微商城和小程序，经过四年的运营，产品已完全成熟，功能也逐渐丰富。得有店认为，随着硬件和网络成本的降低，以软件功能进行差别化定价有违我们做普惠软件服务的初衷，软件功能免费应该成为主流。
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。
没编程基础，做算法研究，python与matlab用哪个更好？
只想说一点：
如果说算法研究是一座大厦，那么，
编程基础，尤其是Python入门级编程基础，只是一个小小的台阶。
要做算法研究，连大厦都要攻克，还会怕一级台阶吗？
不要因为区区一点编程基础而决定你的选择。
至于具体用哪个好，要看你具体研究什么算法了。
做算法研究用Matlab。
首先，有个概念要弄清楚，Matlab是一个数学软件，Python是一种编程语言，二者不是一个概念。Matlab支持的编程语言是C，C++，Fortran。
其次，算法的基础是数学，而Matlab是一个非常专业的数学软件，他提供了很多数学函数的解法，大学里高等数学里公式解起来毫无压力。
再次，算法着重考虑的是执行效率，而非编写效率，C语言等编译型语言在执行效率方面，碾压Python这种解释型语言。Python的优势在于编写效率高。例如一个功能用Python写10行代码就可以搞定，而C语言需要几十行代码。
一个语言适不适合做一件事，要看执行效率，也要看编写效率，更重要的是这个语言是否已经有了，前人写好的解决相关问你题的类库，比如，计算球体的体积，语言中有相关函数的话，我们只要调用函数，代入球的半径就可以得到体内，否则的话，我们需要先知道球的体积公式，再去实现公式，最后才能得到体积。
站在前人的肩膀上才能走的更远，最近美国这个前人不太乐意我们站在他的肩膀上了，禁用了哈工大的Matlab。
算法研究用Matlab，网络编程用Python
在科研方面，个人感觉Matlab还是python都可以，只要选择其中一个就要坚持下去。两个编程环境和语言各自成一个体系，编程语言都非常易懂。
从就业角度考虑，python会比Matlab较佳一些，现在各大厂的深度学习都以python语言为基础，且可以跨平台编程；而Matlab仅限于科研测试仿真验证等方面，在工业上、深度学习等应用上欠佳。
python语言发展势头迅猛，而Matlab开始拒绝国内一些有军工背景的高校，孰优孰劣一目了然。
本人以前用的是MATLAB，现在用的是Python。
做算法研究，一般要求是数学或者相关专业的，算法还是很看重数学逻辑和数学基础的，对于选择python还是选择MATLAB，我们要知道他们的差异之处。
MATLAB
一款收费的软件，很多学校都在使用，理工科的同学应该都熟悉，一般都学过这门课程。
首先，MATLAB的应用非常广泛，主要用于数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人，控制系统等领域，几乎可以说是无所不能。
其次，MATLAB的语言更偏向于数学，尤其像矩阵，矩阵运算等，非常适合理工科的做算法研究。
更厉害的是MATLAB的仿真功能，可视化很厉害，像飞机制造中的飞机模拟等，这个目前很多软件都不能很好的处理。
一个收费的软件，它的使用范围和使用者如此多，更能说明它的强大之处。
python
作为一个开源的软件，最近几年非常的火热，简直有超过Java的想法。
python脚本能做什么？
1.Web开发
2.数据科学
将Python用于机器学习：可以研究人工智能、机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
3.网络爬虫
在爬虫领域，Python是必不可少的一部分。将网络一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。
4.自动化运维
把运维工作自动化，能够把运维人员从服务器的管理中解放出来，让运维工作变得简单、快速、准确。
5.嵌入式应用开发
6.游戏开发
7.桌面应用开发
到此，以上就是小编对于基于python机器学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于基于python机器学习的5点解答对大家有用。
