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建立机器学习模型的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python建立机器学习模型的解答，让我们一起看看吧。
python只能写小游戏吗？
不，Python不仅仅适用于编写小游戏。Python是一种功能强大且多用途的编程语言，可以用于开发各种类型的应用程序，包括网站、桌面应用程序、数据分析工具、人工智能和机器学习模型等。Python具有简洁易读的语法和丰富的第三方库，使其成为许多开发人员的首选语言。无论是初学者还是专业开发人员，都可以利用Python构建各种规模和复杂度的项目。
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
***://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。
如何利用python来构造一个***评分模型？
1.背景介绍
在大数据自动化审批实践中，信用评分技术已经是一项逐渐成熟的风险估值方法。在消费金融的风险控制实践中，信用评分卡模型已经得到广泛地应用。
何为信用评分卡？
简而言之就是利用客户已有的信息，这些数据可以来自一些三方平台（例如芝麻分、京东白条、微信、银行***）等。利用已有的历史数据对客户的信用状况进行量化，这种量化的直观反映就是信用的分值。
今天我们向大家展示如何来构造一个银行业普遍使用的***评分模型。这里我们使用的数据是国际上鼎鼎有名的data比赛Kaggle上的数据集：Give Me Some Credit ，一家德国银行的***客户历史数据。整个数据集上有超过10万条客户数据，数据量的庞大也为模型的准确度提高了保障。Kaggle大神Zoe已经给出了一个庞大且系统的完成代码集，我们这里则简化很多，以期能够管中窥豹。
一个完整的***评分模型主要包括以下几个部分：
数据处理、特征变量选择、变量WOE编码离散化、logistic回归模型开发评估、信用评分卡和自动评分系统创建以及模型评估。
数据来源于Kaggle上的数据集：Give Me Some Credit，共计有15万条样本数据，主要包括以下11个变量。
2 数据预处理
有Python基础的小白如何学习单片机？
有python基础，就意味着有编程基础。单片机编程使用的事C语言，基础的C语言其实并不复杂。所以建议先学习一下C语言基础，然后买个单片机开发板进行学习，带教程的那种，挺好学的。
python属于高级脚本语言，封装太完善，目前大部分单片机是不[_a***_]python的，而且用python对于学习单片机或者嵌入式相关，不利于理解其运行原理，也就让你不可能在这条路上走得更远。所以目前c/c++还是学单片机乃至嵌入式的最好语言。
换句话说，你既然会python，简单的编程思想还是有的。认真学，比没有编程基础的强。加油。
需要更深入指导可以关注我哦。
我不知道为什么那么多人推荐c语言，它是老大哥没错，但是目前树莓派支持的Python也不错啊，先通过机器学习训练好模型，再部署到树莓派上面实际应用也很好玩啊。关于怎么学？个人觉得既然有python基础，就不要去找那种打着单片机的名号骗你学习python的教程了，如果有条件的话，就直接买个树莓派，再找一些关于如何实际它的博客看，这样体验过了才知道后面自己要怎么继续学下去，建议有时间学习机器学习，就比如tensorflow，等后面有了一定的基础就可以把它训练好的模型部署到树莓派上，这样做出来的作品也是很好啊
到此，以上就是小编对于python建立机器学习模型的问题就介绍到这了，希望介绍关于python建立机器学习模型的4点解答对大家有用。
