机器学习全套python,机器学习 python

kodinid 2024-03-31 21 0

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器学习全套python的问题，于是小编就整理了5个相关介绍机器学习全套Python的解答，让我们一起看看吧。

python机器学习实践意义？
机器学习-如何通过Python快速入门机器学习？
python做机器学习的话有哪些推荐的书跟课程？
Python速度那么慢，为什么还经常用于机器学习？
想学习python用来做机器学习方面的内容（如建立LDA模型），该如何入门并学习？

python机器学习实践意义？

Python机器学习实践具有重要的意义，它可以帮助我们利用数据进行模型训练和预测，从而解决现实生活中的各种问题。

通过Python机器学习实践，我们可以提高数据处理和分析的效率，优化模型算法，提高预测准确率，从而为决策提供更可靠的依据。

（图片来源网络，侵删）

此外，Python机器学习实践也具有广泛的应用场景，如自然语言处理、图像识别、金融风控等领域，可以为各行各业的发展提供帮助和支持。

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是什么就行，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。

（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去解决了！

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)

（图片来源网络，侵删）

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速度那么慢，为什么还经常用于机器学习？

大部分的机器学习库都是用 C++ 写的，都提供了对 java 和 Python 的支持，使用这俩语言相当于在调包而已，一些计算密集型、IO密集型的操场都是底层框架在跑，所以对于 Python 写的机器学习项目来说，不是很慢。

主要原因还是 Python 语法简洁，上手容易。

python 在机器学习时，运行计算时，调用numpy 库，这个库速度非常快，和c语言的一个级别。现在运算量大的机器学习算法，都用 gpu,tpu 等硬件提速，如果靠cpu,无论***用什么编程语言，都不可能达到要求，类似比特币挖矿，都用矿机，用cpu 挖就赚不到钱，比电费多不了[_a***_]。机器学习 ***用硬件提速也是这个道理。所以和上边***用的编程语言关系不大。 python 编程速度快，算法编程实现是，可以大大节约开发人员的时间，减少软件错误。