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机器学习性能的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python机器学习性能的解答，让我们一起看看吧。
轻薄本可以学python吗？
是的，轻薄本完全可以用来学习Python。Python是一种高级编程语言，不需要特别高的硬件要求。轻薄本通常具有足够的处理能力和内存来运行Python解释器和开发环境。此外，Python的学习过程主要是通过编写和运行代码来实践，而不是依赖于复杂的编译过程。因此，轻薄本足以满足学习Python的需求，并且便携性使其成为学习编程的理想选择。无论是在学校、咖啡馆还是旅途中，你都可以随时随地使用轻薄本来学习Python。
当然可以。Python是一种高级编程语言，它非常适合初学者学习。轻薄本作为一种轻便、便携的电脑，完全可以胜任学习Python的任务。虽然它的性能可能不如台式机或者高端笔记本，但对于学习Python的基础语法和算法，轻薄本的配置已经足够了。同时，Python也支持在云端编写和运行，所以轻薄本的配置不会成为学习Python的限制。
机器学习有什么技术含量？
我们分部分回答这个问题：1.什么是机器学习；2.机器学习有什么技术含量。
1.什么是机器学习？
从上述定义中我们总结出机器学习的特点：1.人工智能的分支，2.多学科交叉
应用：目前机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。深度学习和强化学习为机器学习的热门分支。
而目前最火热的深度学习是机器学习的一个新领域，由Hinton等人于2006年提出，基于深度置信网络(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。
建立模型
提取特征点
归类
特征学习等等
这些过程都是实打实的技术.
而且难度不低。
如果只是用个机器学习的工具上传一些样本给计算机并手动打上标签，自然没什么难度，只需要要会用这个工具。
如何评价python和java的使用程度？
目前我带的开发团队中有两个团队使用Java较多，一个团队使用Python较多，主要还是应用场景上的[_a***_]。
目前J***a团队主要涉及到的是企业级Web开发业务，涉及到的主要应用场景包括企业内部业务流程管理、物联网控制系统、大数据分析系统、多用户商务平台等重量级业务。基本上使用J***a开发的系统都比较重，开发周期相对较长，对性能要求相对较高。
目前在后端开发中团队也开始使用Scala结合J***a以进一步提高执行效率，按照目前的应用趋势来看，J***a在未来很长一段时间内应该还是企业级开发的主流语言。但是J***a并非完美，我始终认为J***a在复杂度上还是有点高。J***a的一个痛点是模块化始终不尽如人意，希望未来在模块化上J***a能有所突破。现在使用J***a几乎感受不到乐趣，现在的J***a越来越像是一个纯粹的工具，也许这是编程语言发展的必然归宿。
Python目前的落地应用也在Web开发上较多，目前使用Python的趋势比较明显，市场上出现了很多要求使用Python开发的项目，这在之前是很难想象的事情，市场总是非常敏感的。就在前段时间很多智能终端的控制系统甚至开始明确要求使用Python语言开发，我隐约看到了10多年前项目文档中要求使用J***a开发的情景。
就趋势来看Python可能增长点更多一些，因为现在跟大数据、人工智能关联的很多应用都会使用到Python，Python的场景应用也越来越明显，因为Python本就是一个应用级开发语言，落地应用并不是问题。但是现在大数据、人工智能很多环节也离不开J***a的支持，Scala更是构建在J***a基础之上的语言，所以J***a也许会走C的老路，路线不会扩张，但是在特定领域有绝对的优势。
不管怎么说Python老少皆宜，用Python还是比J***a多那么一点乐趣。按照介绍语言的惯例，写三个小代码，分别是Scala、J***a、Python的：
如果你对Python感兴趣，可以看看我在头条上写的关于Python学习的系列文章，也欢迎私信我一起交流。
到此，以上就是小编对于python机器学习性能的问题就介绍到这了，希望介绍关于python机器学习性能的3点解答对大家有用。
