大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于机器学习python实例的问题,于是小编就整理了2个相关介绍机器学习Python实例的解答,让我们一起看看吧。
用python做机器学习有哪些资料推荐?
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。
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。
有没有人想分享一下自己的python学习故事?
谢谢你的邀请。我本身是干运维的。平时工作日自己挤时间学习Python(在忙碌的时间里挤时间学习效率很高),然后在虚拟机里面安装Python的各种库,测试各种代码段的执行结果。在代码执行完成之后,显示出结果的一瞬间,有一种说不出来的满足感。
我个人的学习经验总结:比如Python的学习。在学习了一段时间之后,可能会产生某种“厌学”的情绪,此时我需要去学习另一个方向的知识而不能继续在学习Python。如果继续下去收获到的很少,学习效率很低。不如换个方向,换个思路,达到更好的学习效果。
先说下我自身的“条件”:
1、英文很差,属于my name is YeHong,这个级别。
2、没有任何其它编程语言基础。
这个“硬环境”应该和很多人差不多。那些大学毕业,或者从其它编程语言转python的,如果你和他们条件类似。我所说的学习经历,显然不适合你。
在使用电脑时,有些软件功能不能满足自己的需要,或者有些需求找不到相应的软件。这是我学习的原因。
开始我看的是易语言,基础看完了。它的优点就是中文,都能看懂,特别是内置函数都是中文的。缺点就是太“旧”了,属于有人生没人扶植的弃子。打个比喻,就是土老帽,不“时尚”;是被边缘的皇子。
然后听说python很好学,也很“时尚”,啥新出的玩意,它都可支持,就打算入坑。
你好,很高兴回答你的问题。
我学习python已经5年了,和你说说我的学习经历。
编程中涉及的知识有3种:
1.很多知识是属于别人给你说了你就知道了,比如很多库和框架的使用,但是灵活运用需要配合实战项目或者大量的项目反复训练。
2.有一些知识属于即使讲解了很多人貌似听懂了但实际上没有弄懂,比如很多算法,需要配合大量的题目才能彻底弄懂
3.还有一些很重要但是不紧急的知识点比如数据库的底层原理,很多库和框架的底层原理,这些很多时候没人能提醒你该学或者告诉你,需要工作中去学习。
给你分享一些干货,知道了这7点,相信你很快就能学会,并能应用的实际工作中。
1. 明确学习的目的,比如爬虫、后端、前后结合、web、人工智能等等。
2. 定个时间,比如1年,每天坚持1小时,坚持这个时间内持续学习,持续行动。
您好,很高兴回答您的问题。
个人本职工作是Android开发的,听朋友说Python前景好,就随之入坑了,人生苦短,我用Python。Python的前景非常好,世界常用编程语言排行上Python的排名越来越靠前,这足以说明她的潜力。
第一阶段:作为一个有编程基础的Python初学者,上手很快,环境装好,pip把一些基础常用的库安装好,就开始按照PYthon3菜鸟教程一步一步的熟悉语法,自学一个星期后就可以使用Django搭建后台,爬取网易音乐了,哈哈哈哈...,当时其成就感爆棚!
第二阶段:有了Python基础后,我在逐步探索她在我本职工作领域内的应用,也就是探索Python和Android的联系,首先,使用Python做测试脚本,结合monkey和adb对Android进行自动化测试;其次,Android源代码中很多编译脚本都是Python写的,通过阅读,加深了对Android系统编译流程的理解
第三阶段:自由应用阶段,学了Python后才知道她的强大;通过爬取公司的BUG管理系统,分析BUG数据和小伙伴们的工作效率、获取网上的付费小说、视频、开发人脸识别原型等,当然还有一些领域暂时没有涉及到如机器学习、神经网络之类的,还有待开发,加油!
以上,为我学习Python的一些分享,感谢阅读,我是@码龙之光
到此,以上就是小编对于机器学习python实例的问题就介绍到这了,希望介绍关于机器学习python实例的2点解答对大家有用。