python学习推荐资料,python教程推荐-成都蓉杠电子技术开发公司

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 学习推荐资料的问题，于是小编就整理了3个相关介绍 Python学习推荐资料的解答，让我们一起看看吧。

用python做机器学习有哪些资料推荐？
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Python有哪些内容需要学习才能就业的？

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sklearn, 去***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***，希望能帮助到你。记住，是免费的。

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？

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（图片来源网络，侵删）

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，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***看（***s://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。

（图片来源网络，侵删）

python自学看什么书？

Python 是一种非常受欢迎的编程语言，有很多优秀的自学教材和书籍可以选择。以下是一些适合初学者的 Python 自学书籍：

1. 《Python编程：从入门到实践》

这本书是一本适合初学者的 Python 自学教材，其中包含了大量实际例子和项目，可以帮助读者快速掌握 Python 编程基础和实践技巧。

（图片来源网络，侵删）

2. 《Python核心编程》

这本书是一本全面介绍 Python 编程语言的书籍，适合那些想要深入学习 Python 的读者。书中涵盖了 Python 的基础语法、高级特性和常用库等内容。

1. 推荐《Python编程从入门到实践》这本书。
2. 原因是这本书适合初学者，从基础语法到实际应用都有涉及，而且还有实战项目可以练习，非常实用。
3. 此外，还可以参考一些在线教程和***，比如Coursera上的《Python for Everybody》课程，或者Udemy上的《Python Bootcamp》课程等等。
不过需要注意的是，自学需要有耐心和毅力，需要不断练习和实践才能真正掌握Python编程。