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python机器学习简单运用,python 机器学习

大家好,今天小编关注到一个比较意思的话题,就是关于python机器学习简单运用的问题,于是小编就整理了2个相关介绍Python机器学习简单运用的解答,让我们一起看看吧。

  1. 机器学习-如何通过Python快速入门机器学习?
  2. 学python这条路怎么走?

机器学习-如何通过Python快速入门机器学习?

想快速入门的话,你可以这么看机器学习. 把每个机器学习算法看成一个函数,你只关心他的输入输出什么就行,这样只要有点编程基础的话就都会使用机器学习了!这个级别的就看看python的sklearn包的机器学习算法模型怎么调用就行。应用性的机器学习算法的学习可以多看看Jason Brownlee的blog,有很多例子很容易上手

再进一步的话,就对每个算法函数的参数去多做点了解,比如把某一个参数调大调小会有什么影响等等。当模型出现结果不好时,能大概知道怎么去调动参数做优化。还有就是了解下怎么去评估一个算法的好坏,当数据平衡不平衡时分别用什么metrics比较好。以及怎么处理under-fittinng 和over-fitting问题。

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图片来源网络,侵删)

在快速入门也知道怎么使用这些模型时,可以花时间具体去看看每个算法的具体理论,以及他们的优缺点,这样碰到不同问题就会大概知道选用什么方法解决了!

学python这条路怎么走?

本人老javaer一枚。斗胆说两句。

学编程第一是基础,基础必须打牢固,基础完成之后,是最重要的一步,选择方向

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(图片来源网络,侵删)

比如,同样是做Java但是又分为J***a web方向、大数据方向、安卓方向等等。

对python来说,由于简单易用库多的基础上,广泛被用于爬虫人工智能数据分析等等方面。

现在来说,人工智能和数据分析都是很火的方向。

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(图片来源网络,侵删)

但是以一个老程序员的经验给你说,当你有了编程经验之后,用什么语言就已经不重要了,重要的是编程思维、算法、数学、统计学等等相关知识,根据所需的知识及时补充。

祝楼主编程顺利无bug

学习Python可以分为以下几个步骤:

  1. 学习Python基础语法:首先需要了解Python的基本语法和数据类型,例如变量列表字典、函数、类等等。
  2. 实践编程:通过编写简单的程序来巩固和加深对Python语法的理解,例如编写一个简单的计算器、猜数字游戏等等。
  3. 学习Python标准库和第三方库:Python标准库包含了众多有用的模块,例如datetime、random、re等等,而第三方库则可以帮助我们实现更复杂的功能,例如numpy、pandas、matplotlib等等。
  4. 解决实际问题:通过解决实际问题来加深对Python的理解和应用能力,例如通过Python爬虫爬取网站数据、通过Python进行数据分析等等。
  5. 参与开源项目:参与开源项目可以让你了解到更多Python应用的场景和实践经验,也可以提高你的编程技能团队合作能力。

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对于编程语言的学习,我一向推崇理论+动手实践的学习方法,书本只能告诉你每一个专业名词、语法的概念及用法,而动手实践能够让你更加深刻理解它们的含义,让你对语言的学习进一步得到升华。

大学期间唯一和编程相关的课程就是C语言,但是由于专业为数学,所以平时大多数是和书本、公式、推导证明打交道,很少使用编程语言,也可以称得上接近零基础,后来实习期间自学Python,来说一下我的学习方法吧。

就如同前面所说的,如果有一点的C语言基础,对于学习Python会有很大的帮助。如果纯粹的零基础也没关系,需要花费一些时间去理解编程语言里面的一些通用概念。

我认为入门Python相对容易,因此我更加推荐网上免费的在线教程非常多,而且非常好,当然如果喜欢纸质书籍的也可以购买书籍学习。

尤其的基础知识相对简单,如果有一点的编程基础一周或者更短的时间内即可对Python基本语法做一定的了解,如果购买在线课程,我认为会耗费很多时间。

关于入门阶段的在线教程我推荐两份:

Python菜鸟教程:***.runoob***

廖雪峰Python:***.liaoxuefeng***

关于入门书籍,我推荐一本不错的书籍,

到此,以上就是小编对于python机器学习简单运用的问题就介绍到这了,希望介绍关于python机器学习简单运用的2点解答对大家有用。

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