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机械学习的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python机械学习的解答，让我们一起看看吧。
机器学习有哪些学习路线？
我想你应该是还没有毕业的学生吧。刚毕业的应届生，企业要求不高，你在电脑上安装python，下载好机器学习库，然后安装一个深度学习框架，这样好入手，我用的是tensorflow，你也可以弄弄，然后建议你看看李航的《统计学习方法》和周志华的《机器学习》，在把深度学习里面经典网络跑一跑，弄清楚里面数据运算过程，这样秋招不用愁
首先，你要了解算法的过程，可以专门买一本数据挖掘方面的书来看，其次，你说你懂Python，那么你要学习Python机器学习包，比如，numpy，pandas，skearn，matplotlib等库，要熟悉各种算法接口，尤其是算法类的参数，最后是提升，你要懂算法原理，只懂算法过程只能算是入门，但是要提高自己，必须要冻原理，算法原理涉及的数学知识比较多，统计学，概率学，微积分，代数等等，真正搞懂各个算法原理并不是容易的事，但是你说你有数学基础，那么学这些其实并不算很难。
当然，人工智能的发展，需要你对深度学习也要会，还要会spark分布式计算，这些可以慢慢来，工作中提升。
没有什么捷径，只有不断学习学习😊
Python速度那么慢，为什么还经常用于机器学习？
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。
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。
机械电子专业的学生需要掌握哪些编程语言？
同机电。
我的建议是，在保证本专业相关编程学习(如PLC、机床编程)的前提下，可以学习以下语言:
1: c语言。这个是硬性要求，机电意味着你要同设备底层打交道，所以必须学好至少要熟练掌握c语言。
2: python。python是一门非常简洁优美又万能的语言，以后在做各种工程(例如力学[_a***_]、系统可靠性、数据分析等等)计算的时候可以用来替代matlab和lingo等软件；也可以用来快速搭建实验平台。
3：j***a。j***a目前应用最广泛的是在web领域和android开发领域；机电的话，如果有pc端移动端交互界面等需求，可以***用。
到此，以上就是小编对于python机械学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python机械学习的3点解答对大家有用。
