大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于入门python和机器学习的问题，于是小编就整理了3个相关介绍入门Python和机器学习的解答，让我们一起看看吧。
没学过Python和R语言的人，应该先学哪一个？
Python和R语言都有各自的特点，选择学习哪种编程语言，需根据个人需求和目标决定。以下是一些考虑因素：
用途广泛程度：Python用途广泛，是数据分析、机器学习、Web开发等领域的主流语言之一；R语言在统计建模和机器学习领域非常受欢迎。
学习曲线：Python以易学而闻名，特别适合编程初学者；R语言的学习曲线相对较陡峭，但一旦掌握，可以处理更复杂的统计模型。
社区支持：Python拥有庞大的开发者社区，遇到问题时更容易找到解决方案；R语言的社区相对较小，但也有很多优秀的***。
数据管道和部署：大多数公司的数据管道是用Python构建的，用Python部署模型更容易。
综上所述，如果更关心编程语言的普及程度、易学性、社区支持和数据管道等方面，建议先学Python；如果更关心在统计建模和机器学习领域的应用，以及模型的部署等，可以考虑先学R语言。
没有任何基础的人，该如何学习Python+人工智能？
如果打算利用Python来执行机器学习，对Python有一些基本的理解是至关重要的，由于其作为通用编程语言的广泛流行，以及它在计算和机器学习中的普及，初学者的教程并不是很难，在Python和编程方面的经验水平对于选择起点至关重要。
首先，你需要安装Python。由于我们会在某些时候使用科学计算和机器学习软件包，因此建议安装Anaconda，它是针对linux，OSX和Windows的工业级Python实现，包含numpy，scikit-learn和matplotlib等所需的机器学习软件包，还包括iPython Notebook，这是我们许多教程的交互式环境。会建议Python 2.7，除了它仍然是主要的安装版本之外，没有其他原因。
人们认为“数据科学家”存在很多变化。这实际上是机器学习领域的一个反映，因为数据科学家所做的大部分工作都涉及到不同程度的机器学习算法。是否有必要密切理解核心方法，以便有效地创建并从支持向量机模型中获得洞察力？当然不是。像生活中的任何事物一样，理论理解的深度与实际应用相关。深入了解机器学习算法超出了本文的范围，通常需要大量的时间投入到更多的学术环境中，或者至少需要通过强烈的自学。
吴恩达在Coursera的课程广受好评，有时间就可以去上，吴恩达的一些课程很适合初学者，不过建议浏览由在线课程的前任学生编写的课程笔记。除了Python之外，还有一些通常用于促进实际机器学习的开源库。
顺便说一句，如果你想知道更多硅谷或者美国科技的前沿信息，可以关注微信号“硅发布”。
没有人天生有Python开发基础的。再牛的程序员也是从零开始学习的。学习方式当然有多种多样，你应该结合自身情况，选择适合自己的学习。
我建议你可以先买来入门书籍开始Ken。先了解一下学习python开发是一种怎么样的体验再说。想得太多，也不如直接开始干。在自己慢慢摸索的道路上，你就会发现你之前想的问题都迎刃而解。
大专毕业想学这四个：物联网、大数据、Linux、Python，其中哪个好学一点、更好找工作呢？
大数据和python归在一起，算一类。linux没意思（可以用一两个小时学一下就行了）。剩下物联网和大数据。大数据目前比较热。物联网很有可能也会用到大数据，最后的结论：先学大数据再学物联网
到此，[_a***_]就是小编对于入门python和机器学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于入门python和机器学习的3点解答对大家有用。
