python机器学习nlp,python 机器学习-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 机器学习nlp的问题，于是小编就整理了4个相关介绍 Python机器学习nlp的解答，让我们一起看看吧。

如何找一个会python的男朋友？
如何入门机器学习？
python之父的贡献能否赶上中国工程院院士？
Python为什么适用于大数据和AI？

如何找一个会python的男朋友？

两种

第1种以公司的形式招聘。

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（图片来源网络，侵删）

这样的话会有大量的人来投递简历，然后你来过滤。

第2种以学生的身份进入到培训班去。

培训班的这种男学生应该数量极其大，在这里面钓鱼成功率极高。

（图片来源网络，侵删）

简单! 在python贴吧里喊一声”哪位小哥哥能教我python”，之后自然有人会说自己会python单身，然后约见面教你。不过注意安全啊，会python的可不一定都是好人，不像会php的。

我就是做Python的，做了四年java觉得不够用，又去做Python的nlp了，现在是公司nlp项目部的，要不要了解一下，除了Python，Java，c#，shell，bat，go都可以啊

如何入门机器学习？

如果你想知道背后的原理，建议先温习数学知识：

（图片来源网络，侵删）

1. 线性代数

2. 概率统计

3. 微积分，偏微分

4. 找一门知名的大学机器学习课程，比如斯坦福大学的

5. 深度学习

6. 神经网络（深度学习）

写个简单的入门贴：

机器学习，机器运用一套通用的算法——泛型算法，自动建立起数据逻辑。

For example：

用于分类的泛型算法是能够把一组数据分门别类的，比如识别手写输入和区分垃圾邮件都可以用分类的泛型算法来实现，

此时，可以把机器学习算法看成一个黑盒子，两个任务输入的数据不一样，中间经过机器学习算法的作用，输出不同的结果。

机器学习可以分为有监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等。这里的监督其实是指用来训练机器学习模型的数据是有标注的，而无监督学习就是没有标注数据，半监督学习是二者的结合，强化学习是对外界环境给的激励或惩罚信号学习自身的策略。下面咱们先从有监督学习开始：

***设，你现在是房地产经纪人，需要对房子进行相对准确的估价。你有一些所在城市三个月内房产交易的信息数据，包括房间数目、房子大小、周边地区环境，以及交易价格等。因为涉及了几个因素，你可能需要一个程序来帮你做这件事情，输入这些相关的信息，程序就能预估出房子的价格。

那么建立一个能预估房价的应用程序，你需要把关于每间房子的数据信息——“训练数据”——输入你的机器学习算法中，算法就会得出用于解决这些数据关系的一套数学公式。这就有点像一份数学考试的答案纸被涂掉了所有的算术符号，就像下面这张图。

谢邀！个人认为机器学习最开始需要培养兴趣，要是一开始就一大堆公式算法什么的，看着头晕。所以可以从使用KMeans对客户分类这样的实践开始，培养兴趣。

之后的机器学习需要从理论，编程方面抓起并结合实践，提高掌握程度。具体介绍一下这部分的知识点吧。

理论基础

数学基础

概率论

统计学

线性代数

分享一下我以前自学的经验。

前提条件：①一定的高等数学基础，微分、偏微分、概率论、线性代数等。刚接触不需要太深入，知道，熟悉一些概念即可（比如矩阵的行列式、偏微分求导）。②一定的编程基础，[_a***_]是Matlab，Python，熟悉基本的语法即可。③有一定的英文听读能力。如果以上条件不具备，建议别入坑。

第一步：直接上Cousera搜斯坦福大学（Stanford）吴恩达的机器学习课程。如果掌握了前提知识，跟着学，学得懂。不懂的数学概念查资料。课后的练习是该课的精华，一定要自己做。如果不会科学上网，B站搜吴恩达机器学习网课版即可。

这个过程持续1个月，在这期间，可以买一本周志华老师的《机器学习》和李航老师的《统计学习方法》。前者是入门经典，后者更多从数学的角度来讲机器学习，加深理解。

第二步：上完机器学习后，直接上吴恩达的深度学习大课，这么大课又分几门小课，涵盖了深度学习的方方面面，比如CNN、RNN、LSTM、ResNet等。由于深度学习发展很快，一些新的算法并没有讲到，一些算法可能已经过时，但学习思想也是很重要的。

上完这一系列课程大概3个月，在这期间可以买一本《Deep Learning》，最好是英文原版。根据个人情况买一些其它书籍。

第三步：完成了上面两步，基本就算入门了。接下来就是实践+持续学习了。多去github找开源项目，B站、慕课网去找实战项目。边学边做，达到一个熟练的程度。有机会，参加一下比赛，多跟大神交流。

这么做，基本上半年，就可以入门了。

在开始学习ML之前，首先需要掌握一些基础知识。

1.学习微积分

您需要的第一件事是多变量演算。

在哪里学习：确保做练习题。否则，您只会随课程一起点头，不会学任何东西。

2.学习线性代数

注意：我听过令人信服的论点，您可以跳过微积分和线性代数。我认识的一些人直接进入了ML，并通过反复试验和直觉了解了他们所需的大多数知识，结果证明还可以。您的里程会有所不同，但是无论您做什么，都不要跳过此下一步

3.学习编码

您需要的最后一件事是使用Python的编程经验。您可以使用其他语言进行ML，但是如今，Python已成为黄金标准。

您还应该密切注意numpy和scipy软件包。那些很多。

关于良好的编程习惯，我还有很多话要说。一句话：通过良好的测试和错误处理，使代码清晰易懂且模块化。

python之父的贡献能否赶上中国工程院院士？

class="">一：我不了解这位先生的贡献，如果她仅仅是一门语言的话，语言是相对简单的，这世界上有几万门语言。中国也有好多自己独创的语言。如果一门语言就要安排院士的话，那么恐怕真的工程院都安排不下。相比之下，杨芙清院士写了中国第1个编译系统。还有很多院士贡献了中国的数据库系统，操作系统，这些难度都大于一门语言，更不用说激光照排，汉卡等等。王选院士的激光照排独步天下，领先国外好几代了，国外不是IT人才那么多吗？不是随便就发明一门语言吗？哦，忘记告诉你了，雅虎的那位老专家，也就是发明JavaScript的人，现在在阿里任职。有点意思的是，阿里这样的专家太多，但是阿里最看重的却是他们的云操作系统。王坚因此获得了个院士。顺便再说一句，能玩搜索引擎的比能玩语言的要少很多，尤其是百度的李彦宏，可是引擎的原理发明人，谷歌也用的李彦宏的超链分析技术，可是李彦宏却还没有资格当上工程院院士。

二：如果说这位先生有别的发明，那另当别论。我并没有百度这位先生，但是看提问方式，提问者，显然把发明这门语言看作是他最大的贡献。

如果python之父生在中国，并取得如今的成就，那他的地位确实可以比的上一位中国工程院院士。

但二者没有可比性，原则上来说python只是一门计算机语言，看起来并不属于工程院职能范围。但python确实属于IT行业，而IT行业可以说属于信息与电子工程学部。

下面简短分析为什么他的贡献赶得上工程院院士。众所周知python如今不单单是一门编程语言。更多的是人工智能机器学习算法上的作用，尤其是python NLP（自然语言处理）的运用。

承载了人工智能领域对未来的愿景，python增量空间大。我个人认为我们可以把JAVA比做传统汽车行业，是编程语言里的宝马奔驰丰田，用户多体量大；python就可以比做特斯拉，未来空间无限大。当然两者以后肯定是并行的，这里吹牛举例仅仅是为了拔高那哥们作为形容而已。

有时候我想强调的是这个提问不大严谨，如果以后中国人开发了一门计算语言，并得到了全球范围内的全面使用，那他的地位确实能达到院士级别。

python语言的作者：吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）

Python之父论成就可以评上院士了。但贡献没有想象的那么强大。python或许是当下最热门的解释性语言，但他不是第一个解释性语言，也不是唯一的解释性语言。在编程语言里我热为最不可或缺的是C，事实上Ritchie 也是为数不多靠发明一门编程语言获得图灵奖的科学家。自那以后很少因为发明一门编程语言获图灵奖的工程师了。中国院士评选也不是完全看对领域和人类的贡献有多大，更侧重对国家贡献有多大。