大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于机器学习课程python的问题,于是小编就整理了3个相关介绍机器学习课程Python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?
- Python机器学习,如何特征学习人脸?
- 已学完Python基础知识,应该如何继续提升算法能力,以及如何过渡到机器学习?
Python速度那么慢,为什么还经常用于机器学习?
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***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 ***用硬件提速 也是这个道理。所以和上边***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***用。
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python,只所以在桌面软件,服务器等大型软件上,***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。
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,一些计算密集型、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。
主要原因还是 Python 语法简洁,上手容易。
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。
已学完Python基础知识,应该如何继续提升算法能力,以及如何过渡到机器学习?
如果想学习机器学习的话,建议书籍和视频一起看。
书推荐国内公认机器学习入门好书南大周志华的《西瓜书》和中文翻译的AI圣经《花书》
***推荐斯坦福大学吴恩达的机器学习和深度学习相关课程。
机器学习SK-learn以及[_a***_]方面的TensorFlow 与pytorch,keras等,这些框架去学习一下,并实际操作一些项目,机器学习与人工智能分很多方向,包括计算机视觉,自然语言处理等,看你喜欢哪个方向的
到此,以上就是小编对于机器学习课程python的问题就介绍到这了,希望介绍关于机器学习课程python的3点解答对大家有用。
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