大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器学习与python初学的问题，于是小编就整理了2个相关介绍机器学习与Python初学的解答，让我们一起看看吧。
python入门书籍推荐？
推荐以下
1. 《Python编程从入门到精通》（第2版） 作者：麦可贝斯利
这是一本广受欢迎的Python入门书籍。书中内容深入浅出，涵盖从基础语法到面向对象编程、Web编程和数据分析等内容。
2. 《Python基础教程》 作者：Magnus Lie Hetland
这是一本极具实用性的Python入门书籍，重点介绍了Python的基本语法、流程控制、数据结构以及面向对象编程等知识点。全书充满了有趣的示例代码，能够帮助初学者尽早掌握Python的核心概念。
3. 《Python核心编程》 作者：Wesley Chun
这是一本Python的经典教材，深入讲解了Python的基本特性、函数、模块化编程、线程和网络编程等高级主题。书中还有很多精美的示例代码可以供读者模仿和学习。
《Python编程从入门到实践》是一本不错的入门书籍。
1. 这本书循序渐进地介绍了Python的基本语法和常用功能，适合初学者快速入门。
2. 书中提供了大量的实例和练习，可以帮助读者理解和巩固所学知识。
3. 此外，作者还介绍了Python在各个领域的应用，如数据分析、机器学习等，为读者提供了内容的延伸和拓展。
希望以上回答对您有帮助！
机器学习的入门语言该如何选择？
这是一个很多同学都比较关心的问题，我目前就在给研一的同学上机器学习（深度学习）这门课程，同时也在使用机器学习做一些课题项目，我来说说个人建议。
首先，从入门机器学习的角度来说，Python语言对于初学者是相对比较友好的，所以我通常都会建议初学者先学习Python，然后再***用Python来完成一些经典的机器学习算法实现，比如knn、决策树、朴素贝叶斯等，这个过程的难度并不大，也会让初学者建立起学习信心。
对于本科生同学来说，在选择编程语言的时候，也应该结合本专业的具体科研场景。
除了Python语言之外，Java、C++和R这几门编程语言在机器学习领域也有很多应用，包括JavaScript也可以完成机器学习的算法实现和验证等环节。
对于来自统计学专业的同学来说，往往***用R语言是比较适合的，毕竟R语言在统计学领域有更多的应用，而数学大类专业的同学通常更喜欢***用C++语言。
我一直强调一件事，那就是学习人工智能相关知识一定不能脱离实践场景，不同的实践场景往往需要***用不同的编程语言。
以我的课题组为例，纵向课题往往会***用Python语言多一些，毕竟纵向课题会更关注理论知识体系上的突破，而横向课题则使用J***a和C++多一些，因为横向课题更注重落地应用的性能和稳定性。
目前机器学习跟行业场景相结合的空间非常大，很多非计算机专业的同学也在基于机器学习来完成一些课题创新，而对于这部分同学来说，应该尽量选择跟本组的leader***用相同的编程语言，这能让自己节省不少时间，也会少走一些弯路。
我目前联合一些国内外知名大学的导师和互联网大厂的企业导师，共同搭建了一个技术论坛，在持续开展技术交流和科研实践等活动，其中就包括机器学习、深度学习方向，感兴趣的同学可以联系我申请参与，相信一定会有所收获。
最后，[_a***_]有机器学习、人工智能相关的问题，欢迎与我交流。
到此，以上就是小编对于机器学习与python初学的问题就介绍到这了，希望介绍关于机器学习与python初学的2点解答对大家有用。
