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kodinid 2024-07-25 12 0

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 机器学习推荐系统的问题，于是小编就整理了4个相关介绍 Python机器学习推荐系统的解答，让我们一起看看吧。

机器学习实践：如何将Spark与Python结合？
用python做机器学习有哪些资料推荐？
机器学习-如何通过Python快速入门机器学习？
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？

机器学习实践：如何将Spark与Python结合？

1.Spark Context设置内部服务并建立到Spark执行环境的连接。

2.驱动程序中的Spark Context对象协调所有分布式进程并允许进行***分配。

（图片来源网络，侵删）

3.集群管理器执行程序，它们是具有逻辑的JVM进程。

4.Spark Context对象将应用程序发送给执行者。

5.Spark Context在每个执行器中执行任务。

（图片来源网络，侵删）

用python做机器学习有哪些资料推荐？

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。

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，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。

（图片来源网络，侵删）

python提供了很多可以很好支出程序进行矩阵、线性和统计等的数学运算，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。

机器学习-如何通过Python快速入门机器学习？

想快速入门的话，你可以这么看机器学习. 把每个机器学习算法看成一个函数，你只关心他的输入[_a***_]是什么就行，这样只要有点编程基础的话就都会使用机器学习了！这个级别的就看看python的sklearn包的机器学习算法模型怎么调用就行。应用性的机器学习算法的学习可以多看看Jason Brownlee的blog，有很多例子很容易上手

再进一步的话，就对每个算法函数的参数去多做点了解，比如把某一个参数调大调小会有什么影响等等。当模型出现结果不好时，能大概知道怎么去调动参数做。还有就是了解下怎么去评估一个算法的好坏，当数据平衡不平衡时分别用什么metrics比较好。以及怎么处理under-fittinng 和over-fitting问题。

在快速入门也知道怎么使用这些模型时，可以花时间具体去看看每个算法的具体理论，以及他们的优缺点，这样碰到不同问题就会大概知道选用什么方法去解决了！