机器学习python管理,机器学习 python

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

1. 如何学习作为机器学习基础的Python语言？
2. spark机器学习和python机器学习的区别是什么？
3. python做机器学习的话有哪些推荐的书跟课程？
4. Python需要掌握到什么程度才可以涉足机器学习领域？

如何学习作为机器学习基础的Python语言？

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！

大概可以分成几个阶段。

（图片来源网络，侵删）

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。

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。

spark机器学习和python机器学习的区别是什么？

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，但是不代表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:

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，支撑向量机等可解释模型，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

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

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里面比较好的书籍了

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：

1. 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。
2. numpy库，python的一个第三方库，主要用于科学计算，这个库是[_a***_]机器学习，人工智能框架所依赖的核心库。
3. pandas库，python中用户用于数据处理的库，基于numpy实现。
4. 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。机器学习通常的包括数据收集、数据整理、算法设计、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！

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

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