机器学习需要学python,机器学习 python

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

  1. Python需要掌握到什么程度才可以涉足机器学习领域?
  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. 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?
  4. Python机器学习,如何特征学习人脸?
  5. 为什么python的机器学习模型不支持bach_size?

Python需要掌握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~~

机器学习需要学python,机器学习 python-第1张图片-安济编程网
图片来源网络,侵删)

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

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

机器学习需要学python,机器学习 python-第2张图片-安济编程网
(图片来源网络,侵删)

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Java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开始使用了,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。

机器学习需要学python,机器学习 python-第3张图片-安济编程网
(图片来源网络,侵删)

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!

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。

推荐 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。

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[_a***_]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

Python机器学习,如何特征学习人脸

对于人脸识别经过这么多年的发展,目前已经相对成熟,当然不排除双胞胎之类的识别错误,目前智能手机上其实都有人脸检测的存在,比如拍照时的定焦就可以直接根据检测出来的人脸做参照物,也有笑脸拍照这样的功能,现在苹果华为阿里公司手机解锁、支付等方面都有具体应用。

对于提取人脸特征这块主要经历两个大的算法时代,一个就是12年以前经典的Adaboost算法基本达到了工业级的人脸检测,所使用的特征就是harr特征,通过大量不同组合的简单的黑白块的对比构建人脸五官上的特征。第二个就是深度学习算法,各种检测加识别都是通过构建CNN网络从大量人脸数据中提取各种特征。

为什么python的机器学习模型不支持bach_size?

batch_size是stochastic gradient descend (SGD)做参数优化时需要设置变量 如果你使用SGD做参数优化的话理论上都支持batch_size

一般在深度学习中数据量较大 大家喜欢用SGD做参数优化 因为比较快 所以在深度模型中都会有batch_size需要设置

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

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