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python机器学习步骤,python 机器学习

大家好,今天小编关注到一个比较有的话题,就是关于python机器学习步骤的问题,于是小编就整理了4个相关介绍Python机器学习步骤的解答,让我们一起看看吧。

  1. spark机器学习和python机器学习的区别是什么?
  2. python做机器学习的话有哪些推荐的书跟课程?
  3. python机器学习实践意义?
  4. windows转linux,用于python爬虫和机器学习,安装哪个版本比较好?

spark机器学习和python机器学习的区别什么

spark是一个框架,python是一种语言,spark可以由python编写,python可以在spark下运行原理上都是一样的,机器学习的原理都是数学上的东西。两者的区别只是语法上的不同,spark比较适合处理海量数据但是代表python不可以,而且python引入spark架构,既可以充分利用spark的分布式优势,也可以利用python灵活方便的优势。用的话选一个用就好了,没有一定的谁好谁坏。

python做机器学习的话有哪些推荐的书跟课程

机器学习:

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图片来源网络,侵删)

1.理论研究和推导可以看周志华老师的《机器学习》,也称为西瓜书,里面讲了各种算法的推导,比如线性回归,k值最近邻,支撑机等可解释模型,缺少神经网络的具体讲解。(还有一点就是其中不涉及到代码)

2.被奉为神作的是一本名为《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn,Keras&TensorFlow》,这本书把机器学习的讲解和代码结合在一块,从线性回归到支撑向量机再到深度学习都有设计(但以机器学习为主)

3.《机器学习实战》,真本书是一本比较经典的书,书比较老了,但是讲的挺好,这本书主要偏重代码,没有涉及到深度学习

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(图片来源网络,侵删)

深度学习:

1.理论研究的话可以参考花书《深度学习》,这本书纯粹讲理论推导,不涉及代码,是一本比较经典的书

2.《TensorFlow深度学习》,这本书Github上有免费的电子版,把深度学习的TF2.0相结合,俗称龙书,应该是TF书里面比较好的了

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(图片来源网络,侵删)

3.《动手学深度学习》pytorch版,这本书是把深度学习和Pytorch相结合,是Pytorch里面比较好的书籍

课程的话:入门机器学习可以看吴恩达的课,主要是我一般喜欢看书自己学[捂脸][捂脸][捂脸]


python机器学习实践意义?

Python机器学习实践具有重要的意义,它可以帮助我们利用数据进行模型训练和预测,从而解决现实生活中的各种问题。

通过Python机器学习实践,我们可以提高数据处理和分析的效率,优化模型算法,提高预测准确率,从而为决策提供更可靠的依据。

此外,Python机器学习实践也具有广泛的应用场景,如自然语言处理、图像识别金融风控等领域,可以为各行各业的发展提供帮助和支持

windowslinux用于python爬虫和机器学习,安装哪个版本比较好?

1、使用*nix系列操作系统windows操作系统相比,个人觉得最大的区别是*nix的命令行操作模式;所以如果适应了命令行的操作模式,不管使用哪个发行版的linux其实都是一样的;我现在的主要编辑器是vim。所以工作的80%的时间都是在命令行状态下;

2、桌面环境来讲,我觉得有两个参考因素,美观和工作流;美观上个人偏向于待gnome桌[_a***_]ubuntu18;deepin 个人感觉容易审美疲劳;centos主要定位服务器市场,所以默认界面个人感觉中规中矩;这里的工作流指的是操作模式,或者说是交互模式,关键点是如何快速的进入和切换到目标程序,包含快捷方式快捷键窗口管理器,我主张使用可以灵活配置的gnome桌面,建议gnome,deepin的适合初学者,定制性稍微弱点;交互模式可以影响人的思维模式,我觉得使用linux和使用windows相比就是要在思维方式上有所收获,这点我也推荐操作模式和windows相差较大的ubuntu

3、软件库,deepin是基于ubuntu的发行版,使用apt软件库,两者是一样的;centos使用的是yum,centos软件库主要面对服务器,稳定为主,版本比较低。作为开发者推荐使用一些比较新的软件工具,这点上ubuntu和deepin比较有优势

4、个人觉得基于ubuntu的另外一个发行版值得推荐,就是elementary os,本人已经持续使用了4年时间,每天都在用;版本稳定而且简约,有设计感,至今没有审美疲劳。

到此,以上就是小编对于python机器学习步骤的问题就介绍到这了,希望介绍关于python机器学习步骤的4点解答对大家有用。

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