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

python高级机器学习是什么？
做机器和学java/python后端相比，哪个更有前途？
用python做机器学习有哪些资料推荐？
学市场营销专业的人，如果掌握了Python机器学习和数据分析，对就业有哪些好处？

python高级机器学习是？

Python 高级机器学习是指利用 Python 编程语言进行特征工程、模型训练、模型评估和优化的一类机器学习任务。Python 因其丰富的库和易于使用的语法，成为了机器学习领域中的主要工具。高级机器学习涵盖了包括深度学习、自然语言处理、计算机视觉和强化学习等多个子领域。通过使用 Python，研究人员和开发者可以更高效地构建、训练和部署机器学习模型，从而实现对复杂数据集的深度挖掘和高效处理。

做机器和学java/python后端相比，哪个更有前途？

当然是机器学习了。首先，从职业发展看。j***a/python后端开发大致的发展方向有两个，管理岗和架构师。而机器学习是管理岗和科学家。通常公司里的架构师职位很少，而科学家的职位较多。其次，从职业长久性看。开发需要年轻人来做，年纪大了以后，家庭和自身精力有限，往往要面临转行，而机器学习则可以长期从事（小心头发！！！）。最后，从薪酬待遇看，公司里算法岗一般高于同级开发岗。但是，也要量力而行，不是谁都可以胜任机器学习岗位，适合自己和自己感兴趣最重要。

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（图片来源网络，侵删）

用python做机器学习有哪些资料推荐？

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？

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，书籍方法的话推荐《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。

（图片来源网络，侵删）

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[_a***_]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。

学市场营销专业的人，如果掌握了Python机器学习和数据分析，对就业有哪些好处？

首先，数据分析、机器学习的重要价值就在于决策***，目前大数据分析的重要应用场景之一就是销售策略制定，当然在大数据概念出现之前，销售领域的数据分析就已经存在很长时间了，但是在大数据时代下，能够分析的数据更多了，分析的维度也更加丰富了，分析的方式也产生了较大的变化，尤其是机器学习的应用。

（图片来源网络，侵删）

机器学习的目的是在一堆杂乱无章的数据中找到背后的规律，传统的分析方式是通过模型产生结果，而机器学习则是能够产出模型，这是一个非常重要的变化。这些变化的背后能够让数据更加真实的与实际情况想吻合，也更具参考价值。市场是动态的，模型自然也需要是动态的，机器学习恰好就能够解决这个问题。

其次，目前大型互联网公司的销售部门都有专业的数据分析团队，可以说销售目前与数据分析的关系非常紧密，而对于主业是市场营销的人来说，掌握机器学习的方法能够明显提升自己的职场竞争力。在职位的选择上即可以做市场数据分析工作（配合），也可以做策划工作，当然还可以做具体的销售工作，无论做哪个具体的岗位，数据分析能力都能让你有更敏锐的洞察力。

最后，数据分析能力将来会成为市场人员需要掌握的基本技能之一，因为任何销售人员都会面临各种具体的销售场景，而这些场景的数据分析将对自己的市场策略产生重要的影响，所以在大数据时代下数据分析的重要性不言而喻。

大数据是我的主要研究方向，目前也在做基于机器学习的落地项目，我会陆续在头条写一些关于大数据、机器学习方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。

如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。

谢谢！

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

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