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学习模型参数的问题,于是小编就整理了4个相关介绍Python学习模型参数的解答,让我们一起看看吧。
java开发人员想研究机器学习技术,需要哪些基础?
谢邀。
本人也是多年Java开发,因为Python使用时间比较长,也学习了下机器学习,不过是菜鸟一枚。这里就本人经验和了解的做下分享。
现在科技界提的最多最热的概念就是人工智能,机器学习是其中应用广泛也是较为年轻的分支。现在已经有了广泛的应用,生活中能接触到的很多使用机器学习的例子,如谷歌和百度翻译现在能理解整句的意思而非单纯单词意思,外文视频自动翻译字幕等等。
因为机器学习是一门多学科交叉的技术,有一定门槛令很多想学习的朋友却步,对于入门机器学习来说难度并不算大:
1. 熟练使用Python,需要熟练掌握语法和有一定的编程基础。
2. Python第三方库如Matplotlib、Pandas、NumPy等,当然Python比较熟练并不需要专门学习这些,学习和使用机器学习过程中涉及到对应的库,懂得查询官方文档即可。
3. 入门级代数知识。 对于毕业多年的虽然会听到一脸懵,但是上过高等数学的线性方程式、直方图、函数图捡起来并不困难。
谢邀,
楼主多年的java开发经验切入到新的领域,需要熟悉的新规则和技巧。
但对于人工智能来说,不是简单的熟悉一下新的规则那么简单的事情了,主要人工智能是一个综合性极强,而且对数学算法要求相当高。
人工智能是一个综合性极强的方向,涉及到的东西很多,真正在学习过程中需要有选择性的进行学习。对于人工智能需要的编程语言涉及面也比较广泛,python,java,lisp,c++等等
所以单一的编程语言根本无法搞定人工智能,即使把这些编程语言都掌握了还会有许多的领域需要探索学习,毕竟编程语言只是一种工具。
1.基本数学知识
线性代数,微积分,概率论等概念
2.学习一些常见的算法
线性模型,高斯模型,SVM理论,聚类算法,EM算法,PCA/ICA,马尔科夫系列模型等等
29岁想学python,有哪些建议?
我26岁开始学python,断断续续学,现在工作之余有时间就学学,本人建筑行业。学习这种事从来不嫌晚,曾经我在乎别人说什么,如今我也不在乎别人说什么,做自己喜欢的事情吧。如果想要资料视频啥的,可以关注这个微信公众号:python咸鱼翻身记,回复python即可。其实资料这种东西,坚持一本下来基本就入门了,我看过最好的书是老齐那本,其次是python语言程序设计,现在我在看python Cookbook,看完这本我打算再看流畅的python
谢谢邀请,永远都不迟,重要是选对方法!!!
python之所以火是因为人工智能的发展,个人整理学习经验仅供参考!
感觉有本书你学的差不多了就基本具备了一名合格的python编程工程师,不过可惜的是这本书没有电子版,只有纸质的。
第 1章 从数学建模到人工智能
1.1 数学建模1.1.1 数学建模与人工智能1.1.2 数学建模中的常见问题1.2 人工智能下的数学1.2.1 统计量1.2.2 矩阵概念及运算1.2.3 概率论与数理统计1.2.4 高等数学——导数、微分、不定积分、定积分第2章 Python快速入门2.1 安装Python2.1.1 Python安装步骤2.1.2 IDE的选择2.2 Python基本操作2.2.1 第 一个小程序2.2.2 注释与格式化输出2.2.3 列表、元组、字典2.2.4 条件语句与循环语句2.2.5 break、continue、pass2.3 Python高级操作2.3.1 lambda2.3.2 map2.3.3 filter第3章 Python科学计算库NumPy3.1 NumPy简介与安装3.1.1 NumPy简介3.1.2 NumPy安装3.2 基本操作3.2.1 初识NumPy3.2.2 NumPy数组类型3.2.3 NumPy创建数组3.2.4 索引与切片3.2.5 矩阵合并与分割3.2.6 矩阵运算与线性代数3.2.7 NumPy的广播机制3.2.8 NumPy统计函数3.2.9 NumPy排序、搜索3.2.10 NumPy数据的保存第4章 常用科学计算模块快速入门4.1 Pandas科学计算库4.1.1 初识Pandas4.1.2 Pandas基本操作4.2 Matplotlib可视化图库4.2.1 初识Matplotlib4.2.2 Matplotlib基本操作4.2.3 Matplotlib绘图案例4.3 SciPy科学计算库4.3.1 初识SciPy4.3.2 SciPy基本操作4.3.3 SciPy图像处理案例第5章 Python网络爬虫5.1 爬虫基础5.1.1 初识爬虫5.1.2 网络爬虫的算法5.2 爬虫入门实战5.2.1 调用API5.2.2 爬虫实战5.3 爬虫进阶—高效率爬虫5.3.1 多进程5.3.2 多线程5.3.3 协程5.3.4 小结第6章 Python数据存储6.1 关系型数据库MySQL6.1.1 初识MySQL6.1.2 Python操作MySQL6.2 NoSQL之MongoDB6.2.1 初识NoSQL6.2.2 Python操作MongoDB6.3 本章小结6.3.1 数据库基本理论6.3.2 数据库结合6.3.3 结束语第7章 Python数据分析7.1 数据获取7.1.1 从键盘获取数据7.1.2 文件的读取与写入7.1.3 Pandas读写操作7.2 数据分析案例7.2.1 普查数据统计分析案例7.2.2 小结第8章 自然语言处理8.1 Jieba分词基础8.1.1 Jieba中文分词8.1.2 Jieba分词的3种模式8.1.3 标注词性与添加定义词8.2 关键词提取8.2.1 TF-IDF关键词提取8.2.2 TextRank关键词提取8.3 word2vec介绍8.3.1 word2vec基础原理简介8.3.2 word2vec训练模型8.3.3 基于gensim的word2vec实战第9章 从回归分析到算法基础9.1 回归分析简介9.1.1 “回归”一词的来源9.1.2 回归与相关9.1.3 回归模型的划分与应用9.2 线性回归分析实战9.2.1 线性回归的建立与求解9.2.2 Python求解回归模型案例9.2.3 检验、预测与控制第10章 从K-Means聚类看算法调参10.1 K-Means基本概述10.1.1 K-Means简介10.1.2 目标函数10.1.3 算法流程10.1.4 算法优缺点分析10.2 K-Means实战第11章 从决策树看算法升级11.1 决策树基本简介11.2 经典算法介绍11.2.1 信息熵11.2.2 信息增益11.2.3 信息增益率11.2.4 基尼系数11.2.5 小结11.3 决策树实战11.3.1 决策树回归11.3.2 决策树的分类第12章 从朴素贝叶斯看算法多变 19312.1 朴素贝叶斯简介12.1.1 认识朴素贝叶斯12.1.2 朴素贝叶斯分类的工作过程12.1.3 朴素贝叶斯算法的优缺点12.2 3种朴素贝叶斯实战第13章 从推荐系统看算法场景13.1 推荐系统简介13.1.1 推荐系统的发展13.1.2 协同过滤13.2 基于文本的推荐13.2.1 标签与知识图谱推荐案例13.2.2 小结第14章 从TensorFlow开启深度学习之旅14.1 初识TensorFlow14.1.1 什么是TensorFlow14.1.2 安装TensorFlow14.1.3 TensorFlow基本概念与原理14.2 TensorFlow数据结构14.2.1 阶14.2.2 形状14.2.3 数据类型14.3 生成数据十二法14.3.1 生成Tensor14.3.2 生成序列14.3.3 生成随机数14.4 TensorFlow实战希望对你有帮助!!!
贵在坚持,自己掌握一些,在工作中不断打磨,高薪不是梦!!!
我是30学python,不过完全兴趣爱好,不过不知道您原来有没有开发经验。
如果是学完找一份工作建议还是找个培训班,效率高一些,自学困难一些,并不是知识点困难,主要是编程思维的训练需要长时间通过练习来建立。如果像我一样纯属爱好就无所谓了。
不过,29岁如果学习找开发工作,年龄上肯定没有任何优势。
学习Python跟年龄其实没有任何关系。我是去年搞OpenStack的时候才学的Python,那一年我33岁。在我的职业生涯中我学过好几种语言,包括C、C++、PHP和Python。
在学习内容上,我觉得学习一门语言主要包括两方面:
1) 语言本身的语法,这个其实没有多少内容
2) 语言相关的系统库及第三方库,这个才是内容比较多的,也比较难的地方
另外,对于如何学好语言,本人的经验就是实践,实践包括两个方面:
1) 多读代码,可以看看比较好的开源项目,比如OpenStack或者Django等
2) 多写代码,如果工作有项目最后,如果没有自己可以写一些小项目。比如模仿redis开发一个Python版的等等。
想学Python的话就是自学或者培训了,但是自学的话就是自己买书买资料,自己看,但是往往自己看的话容易找不到重点,没有目标,这样比较浪费时间
培训的话尤其对于小白来说效果会比较好,事半功倍,比自学更有效率,也更专业。要真正学好IT技术,应该的是找一家专业IT教育的院校,处在专业的育人环境,有专业的课程体系与老师,这才离成功最近的捷径。建议可以跟着百战程序员的线上Python课程学习,压力不会很大,还可以学好技术,授课老师都是业内大牛,一个好的老师可以帮你打开思路。百战程序员是我自己在跟着学习的,很多的项目和实操也能很好的锻炼的自己实力可以更好的找到工作。
学习TensorFlow和Python需要掌握到什么程度才可以?
以前在“ 如鹏网 ”上了解过Python的课程体系,挺不错的,可以参考一下;
有网络的地方就可以学习,根据自己的时间来灵活安排学习进度,极大的降低了学习成本,有更多的时间来练习项目,夯实基础;
有问题随时提问,老师实时在线答疑,每个章节的后面都有相应的练习题和面试口才题,需要以录音的方式进行提交,为以后的面试做充足的准备,毕业前,老师会专门讲解“如何写简历、如何投简历、如何面试、如何谈薪资避免贱卖”,并对每位同学的就业全程进行指导。
有新的课程更新了,也是可以继续申请了来学习的,口碑不错,基本上都是慕名而去的,具体的可以到如鹏网官网上去了解一下,有详细的课程体系;
第一部分:Python语言基础
第二部分:数据库开发
谢邀!笔者告诉你,编程语言永远只是你手中的一个工具。
Python你只需要懂基本语法就足够了,去实际做的时候,边学边做足矣
TensorFlow其实也只是一个人工智能、机器学习的一个工具,是一个开源深度学习的框架而已,你最重要的其实是先把人工智能,深度学习相应的理论基础打扎实!
1.数学基础:数学很重要,高数、求偏导,概率论...等等大学的基础要补一补
2.机器学习基础:推荐一个打基础的好资源,台湾李宏毅老师的机器学习课程(网上搜索资源)
3.深度学习与计算机视觉:打好上面的两个基础,可以把Google李飞飞老师的网易云课堂的公开课学了,把CNN、RNN、DNN.....这些基本的概念都搞清楚
4、最后才开始用TensorFlow来实际动动手!,可以开始着手选择一个领域,看相关的论文,比如人脸检测,开始训练一些模型,其中才会用到Python....
学习人工智能,一定要像盖房子一样,先把地基要打稳,打牢固,才能支撑起将来的摩天大楼,基础不是Python这样的编程语言工具,而是数学,机器学习基础.....
祝你好运!
你不需要过多地关心“TensorFlow和Python需要掌握到什么程度”这样的问题。
Python是一门通用的编程语言,通用的编程语言其实都是相通的,变量声明、函数声明和调用、算术、分支结构、循环结构、递归、模块,无非就是这些。了解Python中以上概念是如何表达的,然后实际动手写点Python程序就可以了。
TensorFlow是一个框架,方便构建神经网络。大概了解TensorFlow的架构,知道TensorFlow怎么用,然后实际动手使用下TensorFlow就可以了。
Python和TensorFlow都有很详细的文档,网上各种资源也相当丰富。所以你并不需要追求掌握到什么程度,有基本程度的了解后,发现有不会的,去查就是了。
举个例子,IBM研究院有一位Research Staff Member,Victor Dibia,使用Tensorflow框架构建了一个实时检测手部的应用。这个应用可以基于视频或摄像头的视频流实时检测手部。
上面是应用的演示,注意,其中有一段时间手被杯子挡住了,但是应用照样毫不含糊地检测出手部了。
Victor Dibia在构建这个应用之前没怎么用过Python和TensorFlow。所以,构建这个应用的过程同时也是学习Python和TensorFlow的过程。那么,你猜猜他总共用了多少时间?
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谢邀。说到TensorFlow,题主很大程度上应该是想用TensorFlow和Python来完成一些有关机器学习的项目,那么学习的程度只需要到“掌握”即可,完成机器学习项目的成功与否,很大部分关键在于是否了解算法以及数据情况。
例如用sklearn和Python就可以几行代码完成一个简单的机器学习项目。
首先,我们得有一些训练数据。
以上是一些水果的标签和变量数据,Weight和Texture分别代表水果特征,Label是水果种类。这个项目的目的就在于如何通过水果特征来判别是哪一种水果,因为矩阵中有离散型变量和连续型变量,那么我首先想到一个通用方法就是决策树算法。
那么,怎么用代码来构建我想要的模型?sklearn模块是个不错的选择,它是一个Python的机器学习模块,当然用TensorFlow也可以完成构建模型,当然需要自己构建决策树模型,没有现成接口。
以上整个代码只需要6行就可以完成,而且很容易看懂,实际运行的代码也只有3行这么多而已,程序运行后就可以得到以下结果。
logit模型需要什么软件?
Pythonbiogeme,专为通用参数模型而设计。模型和似然函数的规范基于python编程语言的扩展。一系列离散选择模型经过预编码,易于使用。
Bisonbiogeme,用于估计预定离散选择模型列表的参数,如logit,二进制概率,嵌套logit,交叉嵌套logit,多元极值模型,多元极值模型的离散和连续混合,具有非线性效用函数的模型,为面板数据和异方差模型设计的模型。它基于模型规范的正式和简单语言。
到此,以上就是小编对于python学习模型参数的问题就介绍到这了,希望介绍关于python学习模型参数的4点解答对大家有用。