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

如何学习作为机器学习基础的Python语言？
机器学习需要掌握网络爬虫吗？为什么？
Python需要掌握到什么程度才可以涉足机器学习领域？
用python实现一些机器学习算法时是否需要自己写轮子？

如何学习作为机器学习基础的Python语言？

大概可以分成几个阶段。

第一个阶段，是掌握Python 基础技能。这可以按照一些教程和书籍来进行，比方说《笨方法学Pyhon》、廖雪峰的Python教程、《Python cookbook》等等。这一阶段的重点是多看多写代码，只有多看多写才能尽快熟悉。在这个阶段，还要熟悉一些常用的库，例如Numpy、pandas、matplotlib等等。这些可以按照文档或者在github上找到现成的文档和代码来学习。

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（图片来源网络，侵删）

第二个阶段，了解一些机器学习的基本内容。可以看MOOC，也可以买些相关书籍。吴恩达的机器学习教程很受欢迎，网上能找到视频和笔记。

然后进入第三个阶段，把Python和机器学习结合在一起。可以自己尝试实现一些机器学习工具，例如k-均值聚类、决策树、线性回归、逻辑回归、支持向量机之类，要是自己实现不了也没有关系，毕竟github上有大量的代码可以参考学习。

别相信那些一上来给你推荐十来本几百页书或者资料的人！学python，十步！一，安装python3！二，Google查一下基本语法！三，Google一段简单的python代码跑一下，修改代码去理解基本语法！四，自己找一项目写代码，实战出高手！五，写代码！六，写代码！七，写代码！八，写代码！九，Google python的面向对象！十，GitHub上开一个自己的项目！

（图片来源网络，侵删）

机器学习需要掌握网络爬虫吗？为什么？

因为数据是人工智能的基础，而爬虫是获取数据的方法之一，数据分析是为人工智能准备数据的前提。如果人工智能是匹千里马，那么爬虫就是出去割草的小牧童，而数据分析就是整理牧草晒干草的过程。当然，在条件具备的情况下，可能数据来源会有很多，但爬虫至少是一个可靠的途径。如果没有这两个过程，很可能人工智能这匹骏***饿死。

虽说机器学习不要求掌握网络爬虫，但是，机器学习总要有样本，这个样本可是不容易搞，当然有一些现成的样本库，学习可以，应用还是要落地，所以我觉得网络爬虫对于搞机器学习还是必要的。

不需要的。虽然说网络爬虫确实是数据***集的利器，但是机器学习更重要的是算法什么的，机器学习的数据来源有很多，不只是限于网络爬虫。其实网络爬虫和机器学习完全可以说是两个方向。不过如果两者都会的话，对你是百利而无一害的，技多不压身

（图片来源网络，侵删）

Python需要掌握到什么程度才可以涉足机器学习领域？

python在人工智能中扮演的角色就是工具，仅此而已：

python基础语法知识，这是重点，比较简单，没有什么复杂的逻辑而言。
numpy库，python的一个第三方库，用于科学计算，这个库是很多机器学习，人工智能框架所依赖的核心库。
pandas库，python中用户用于数据处理的库，基于numpy实现。
matplotlib库，python中用于绘图的一个库，可以绘制各种统计图，功能很是强大，在数据处理时和算法调优时会用到，使用图像可以使我们清晰的看到数据分布和算法调优过程。

用Python做机器学习是可以的。

首先要把Python的基础学会，一两周的实际就差不多了。难的是那些机器学习的相关库，那些内容是重点，需要花心思和精力。不过那些进阶的内容也是建立在基础知识之上的，所以先学好Python基础吧。基础不牢，地动山摇~~

我目前正在使用Python做机器学习方面的研发，所以我来回答一下这个问题。

机器学习目前被广泛使用，诸如智慧医疗、智慧交通、智慧物流等领域都有机器学习的身影，我目前正在做的研发内容主要涉及智慧诊疗，这也是一个大方向。

机器学习的目的就是从杂乱无章的数据中找到背后的规律（Machine Learning in Action），机器学习的发展比较依赖于大数据的发展，可以说大数据是机器学习的重要基础。机器学习通常的步骤包括数据收集、数据整理、算法[_a***_]、训练算法、使用算法等几个核心环节。

Python由于其自身的特点（简单、库丰富）在人工智能、大数据领域有广泛的应用，研发人员一般在实现算法的时候都会选择使用Python，因为调整起来也比较简单，所以很受欢迎。我在早期的时候使用Java做算法实现，后来改用的Python，改用Python之后确实比较方便。

Python本身并不复杂，我在使用Python做机器学习之前完全没有使用过Python，在学习了不到一周的时间之后就开始使用了，所以做机器学习的研发对Python的要求并不高，完全可以一边学习一边使用。

我使用Python和J***a的时间比较久，我在头条上还写了关于学习J***a和Python方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会让你有所收获。

如果有关于Python方面的问题，也可以咨询我。

谢谢！

用python实现一些机器学习算法时是否需要自己写轮子？

目前机器学习主要有两种形态，其一是搞算法，主力是世界上知名大学(学院派)如MIT，大公司的发paper的核心团队，如google。他们基本都是名校毕业的博士或在职的教授，为大家造轮子;其二是工程应用，自动驾驶，医疗图像，城市公共交通，语音识别等等，主要是要快速把算法变现为可执行工程项目，绝大部分都是拿轮子直接用。

那么是不是我们做工程的就一定不用做轮子了？那到不是，根据项目需求，改造轮子或重新造轮子都是可能的。

这个得看你出于什么目的而学习机器学习的，如果只是出于工作的需要或者短时间的应用，那你只需要使用框架来实现机器学习的算法就可以了，这些框架都有sklearn(标准机器学习库),tensorflow,pytorch等，这些框架各有各的缺点和优点，看需要来决定用哪种，这样就不用自己造轮子了，只需要理解其算法过程与框架算法的实现函数就能实现机器学习算法，是不是很过瘾？还有一种情况就是出于自身兴趣而学习的机器学习，我想大部分学习机器学习的程序员都是出于兴趣，既然是兴趣，那就会想着靠自己一步一步来实现这些算法，以便理解其算法原理，实现过程，还可以加深算法的印象，真正的掌握该算法，实现之后自己还会有很高的成就感，觉得自己真是太厉害了有木有？反正我就这种感觉，不过我只是自己实现了手写数字的神经网络识别算法，其识别率还蛮可观的。

如果你想深入机器学习领域，那你就应该自己至少造一次轮子，以便真正掌握该算法，之后的使用不想造轮子了可以使用框架来实现。如果只是短时间的应用，那就用框架吧，很快就能看到实现效果，还不用自己造轮子呢，方便，快速。

祝你好运！

谢谢邀请。是否需要自己造轮子取决于自身的需要。

如果是出于学习阶段，理解机器学习的算法并自己去实现是有必要的。这可以加深对知识的理解。但即便如此，也不是要求从头开始造轮子，很多时候只是二次开发。

如果是工程应用，那么就完全没有必要去重复造轮子了。python目前提供的库已经很强大了，也相当成熟，基本上能够满足一般工程应用的需求，这个时候再花大量精力去重复造轮子是很没必要的。

不需要。

原因之一：Python有它非常强大并且开源的免费库，这是Python语言为什么要优于其他语言的原因。

原因之二：我们只需要找到相对应的库进行加以修改即可。

原因之三：现在机器学习的算法大多都已成熟，我们没有必要重新研究别人已经研究出来的算法，浪费时间，得不偿失。

然而，如果设计的新算法时，我推荐在已有的算法基础升级会更好，因为从无到有毕竟是很困难的。

sklearn、TensorFlow（包括TensorFlow的高层封装Keras）、PyTorch……Python有这么多优秀的库，实现各种机器学习算法很方便，何必要自己造轮子呢？

（图片来源：tertiarycourses***.sg）

你可以看看最近发表的机器学习算法方面的论文，很多论文都开源了配套的代码，这些代码基本都是基于各种框架实现模型，几乎看不到从头自己造轮子实现的。

自己造轮子，不仅写起来麻烦（这还***设你造的轮子语义上没有错误、性能上也不差），别人阅读起来也不方便。

很多人过分推崇从头写起（write X from scratch），恨不得什么都自己写，不屑于使用TensorFlow等框架。但是，TensorFlow不用，那numpy用不用呢？所以说，这种想法其实不可取。

当然，这也不是绝对的，以下情形属于例外：

基于学习的目的，加深对基本概念/模块的理解。比如用框架写的话，像反向传播之类的轮子都是现成的。脱离框架自己手写，可以更好地理解这些基本概念/模块。
基于性能需求进行优化，比如，使用了特殊的硬件，或者应用场景非常特殊，现有的轮子不能用或者不好用。
应付面试。其实这个可以归入第一条。因为之所以有些面试会设置脱离框架手写算法的题目，就是为了看你对基本概念/模块的理解程度。

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

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