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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进行机器学习的问题，于是小编就整理了5个相关介绍Python进行机器学习的解答，让我们一起看看吧。

1. Python速度那么慢，为什么还经常用于机器学习？
2. 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？
3. Python需要掌握到什么程度才可以涉足机器学习领域？
4. 机器学习学习完python后再怎么学，整个学习过程是什么？
5. 已学完Python基础知识，应该如何继续提升算法能力，以及如何过渡到机器学习？

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，比电费多不了多少。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。

python,是最适合机器学习的，所以被广泛***用。

python,只所以在桌面软件，服务器等大型软件上，***用的少，主要原因是 和 c以及Java 相比，python 不利于代码的保密。而机器学习，不需要将算法代码，发布给用户，所以没有这方面问题。

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基础

首先，装ANACONDA，是PYTHON的集成环境。

ANACONDA的安装程序 ***s://***.continuum.io/downloads/ ，选择PYTHON3版本的。

菜鸟教程 PYTHON3版***://***.runoob***/python3/python3-tutorial.html

CSDN也有PYTHON的知识库，不过不够系统，可以有一定基础再看看。链接***://lib.csdn.net/base/python

11 行 Python 代码实现的神经网络

***://python.jobbole***/82758/

程序很短，知识量很大。把这个搞明白了，你也就入门了。

Python需要掌握到什么程度才可以涉足机器学习领域？

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J***a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[_a***_]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！

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，这个库是很多机器学习，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。

机器学习学习完python后再怎么学，整个学习过程是什么？

那就可以做项目了，无论是自己做项目还是几个人一起做项目都可以。图像，自然语言处理，金融预测都可以。如果做图像，那么推荐斯坦福的CS231n，偏重应用。如果做自然语言处理，推荐CS224。如果做金融预测，那么要额外去补一些大数据处理的方法论。另外论文不可不读，记住一点，论文只是论文，目的是为了开拓思路。哪怕是大牛的论文，不代表其结果是好的。书其实没什么太好的书，我推荐Goodfellow的Deep learning。很多人建议一开始就特系统的学习，我不赞成。你踏进一个全新的系统希望通过一些指导系统的掌握一门技术，我认为效率很低。先动起手来，好读书不求甚解，宽度够了再来系统的深度学习。

已学完Python基础知识，应该如何继续提升算法能力，以及如何过渡到机器学习？

机器学习SK-learn以及人工智能方面的TensorFlow 与pytorch，keras等，这些框架去学习一下，并实际操作一些项目，机器学习与人工智能分很多方向，包括计算机视觉，自然语言处理等，看你喜欢哪个方向的

如果想学习机器学习的话，建议书籍和视频一起看。

书推荐国内公认机器学习入门好书南大周志华的《西瓜书》和中文翻译的AI圣经《花书》

***推荐斯坦福大学吴恩达的机器学习和深度学习相关课程。

到此，以上就是小编对于python进行机器学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python进行机器学习的5点解答对大家有用。

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