大家好，今天小编关注到一个比较有的话题，就是关于python学习资料包的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python学习资料包的解答，让我们一起看看吧。
用python做机器学习有哪些资料推荐？
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。
python提供了很多可以很好支出程序进行矩阵、线性和等的数学运算，像大部分机器学习的开发者都熟悉的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框架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。
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。
没有任何基础的人，学习python的话需要哪些准备？
想要入门python你只要会用电脑，以及还过得去的英文词汇！
比如，入门爬虫需要HTML以及JavaScript基础，因为下载大量的网站都是动态异步加载，所以要学会使用js渲染工具，比如splash等等....，
很高兴能回答你的问题
首先说一下学习python的步骤：
1.python
2.python
3.python
4.python
这是我学习python的学习总框架，你可以借鉴一二。我这里以python3为例（因为它会活很久哦）
首先我要向你推荐一本书籍，针对python零基础有帮助，通俗易懂。
再就是向你推荐一本书，这本书是我目前在看的书，我之前买的时候没这么贵，涨价了。它比第一本书有了一些提高，对于[_a***_]很多网页都是js动态数据，有很大针对性。我之前就遇到很多网页上内容明明有，但就是爬不到的尴尬。
上面这两本书主要是针对python爬虫的，但爬取到的数据，我们该放哪里，该怎么存贮，对于没有接触过软件开发的人而言，这是一个头疼的事，所以我在这里向你推荐一本数据库的书籍，以备不时之需。
1、找一本适合自己的python基础书籍，列好计划清单，每天留好充足的时间，去认真完成。
2、找一套比较全面的***教程，刚开始跟着***慢慢的去练，课后的作业一定要去完成，错了也没关系，学会用谷歌或者百度去解决一些简单的bug或错误。
3、如果你的经济允许，可以找一些网校学习。网校教的都是比较新的知识，在以后找工作或者面试都有很好的帮助，不过建议大家，还是先自学一下看自己适不适合，学习编程，编程需要很大的耐心，碰到bug可能一坐就是几个小时或更久，所以要认真考虑。
到此，以上就是小编对于python学习资料包的问题就介绍到这了，希望介绍关于python学习资料包的2点解答对大家有用。
