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常用机器学习的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python常用机器学习的解答，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。
用python实现一些机器学习算法时是否需要自己写轮子？
这个得看你出于什么目的而学习机器学习的，如果只是出于工作的需要或者短时间的应用，那你只需要使用框架来实现机器学习的算法就可以了，这些框架都有sklearn(标准机器学习库),tensorflow,pytorch等，这些框架各有各的缺点和优点，看需要来决定用哪种，这样就不用自己造轮子了，只需要理解其算法过程与框架算法的实现函数就能实现机器学习算法，是不是很过瘾？还有一种情况就是出于自身兴趣而学习的机器学习，我想大部分学习机器学习的程序员都是出于兴趣，既然是兴趣，那就会想着靠自己一步一步来实现这些算法，以便理解其算法原理，实现过程，还可以加深算法的印象，真正的掌握该算法，实现之后自己还会有很高的成就感，觉得自己真是太厉害了有木有？反正我就这种感觉，不过我只是自己实现了手写数字的神经网络识别算法，其识别率还蛮可观的。
如果你想深入机器学习领域，那你就应该自己至少造一次轮子，以便真正掌握该算法，之后的使用不想造轮子了可以使用框架来实现。如果只是短时间的应用，那就用框架吧，很快就能看到实现效果，还不用自己造轮子呢，方便，快速。
祝你好运！
不用自己写轮子，为了理解实现细节的话，可以自己写写。在项目中，没有必要，很多可用好用的库。只要把这些库提供的算法接口，熟练使用就行。呵呵，说起来，这就是别人眼中的调库军。其实也就是苦力活。别被吓着了啊。
其实在应用工程上有很多需要把这些算法组合，整合起来，达到应用的要求。这也很考验对机器学习算法的掌握能力。说多了。
不需要。
原因之一：Python有它非常强大并且开源的免费库，这是Python语言为什么要优于其他语言的原因。
原因之二：我们只需要找到相对应的库进行加以修改即可。
原因之三：现在机器学习的算法大多都已成熟，我们没有必要重新研究别人已经研究出来的算法，浪费时间，得不偿失。
然而，如果设计的新算法时，我推荐在已有的算法基础升级会更好，因为从无到有毕竟是很困难的。
谢谢邀请。是否需要自己造轮子取决于自身的需要。
如果是出于学习阶段，理解机器学习的算法并自己去实现是有必要的。这可以加深对知识的理解。但即便如此，也不是要求从头开始造轮子，很多时候只是二次开发。
如果是工程应用，那么就完全没有必要去重复造轮子了。python目前提供的库已经很强大了，也相当成熟，基本上能够满足一般工程应用的需求，这个时候再花大量精力去重复造轮子是很没必要的。
目前机器学习主要有两种形态，其一是搞算法，主力是世界上知名大学(学院派)如MIT，大公司的发paper的核心团队，如google。他们基本都是名校毕业的博士或在职的教授，为大家造轮子;其二是工程应用，自动驾驶，医疗图像，城市公共交通，语音识别等等，主要是要快速把算法变现为可执行工程项目，绝大部分都是拿轮子直接用。
那么是不是我们做工程的就一定不用做轮子了？那到不是，根据项目需求，改造轮子或重新造轮子都是可能的。
到此，以上就是小编对于python常用机器学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python常用机器学习的2点解答对大家有用。
