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学习资料推荐的问题,于是小编就整理了2个相关介绍Python学习资料推荐的解答,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。
python如何进行桌面开发?有哪些资料可供参考?
4.使用pytest等测试框架来测试代码;
5.使用pyinstaller等工具来编译代码;
关注我的头条号,同问答同一名字,我正在使用python做桌面使用程序。
这里介绍3个python桌面开发的包,分别是tkinter,wxpython和pyqt,这3个包都可以快速的开发出桌面应用,下面我简单介绍一下这3个包的安装和使用,实验环境win10+python3.6+pycharm5.0,主要内容如下:
1.tkinter:这个是python自带的开发桌面GUI的标准库,不需要安装,跨平台、可移植性高,支持主流的操作系统,像Windows,Linux,Mac等,python自带的IDLE就是采用这个包开发,简单易学,容易上手,适合小型项目的开发,入门GUI开发的话,可以试一下这个包,官网资料https://docs.python.org/2/library/tkinter.html:
程序运行如下:
2.wxpython:这是python一个优秀、成熟的跨平台GUI包,但不是自带的标准库,需要单独安装,支持的组件众多,可以帮助程序员快速的创建功能齐全、界面友好的GUI界面,应用广泛,非常适合中小型项目的开发,官网资料https://docs.wxpython.org/,可以参考学习一下,下面我简单介绍一下安装和使用:
安装,这里直接在cmd窗口输入命令“pip install wxpython”就行,如下:
安装成功后,就可以进行简单的测试了,代码如下,一个简单编辑器:
程序运行截图如下:
到此,以上就是小编对于python学习资料推荐的问题就介绍到这了,希望介绍关于python学习资料推荐的2点解答对大家有用。