大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器学习课设python的问题，于是小编就整理了3个相关介绍机器学习课设Python的解答，让我们一起看看吧。
如何学习作为机器学习基础的Python语言？
第一个阶段，是掌握Python 基础技能。这可以按照一些教程和书籍来进行，比方说《笨方法学Pyhon》、廖雪峰的Python教程、《Python cookbook》等等。这一阶段的重点是多看多写代码，只有多看多写才能尽快熟悉。在这个阶段，还要熟悉一些常用的库，例如Numpy、pandas、matplotlib等等。这些可以按照文档或者在github上找到现成的文档和代码来学习。
第二个阶段，了解一些机器学习的基本内容。可以看MOOC，也可以买些相关书籍。吴恩达的机器学习教程很受欢迎，网上能找到视频和笔记。
然后进入第三个阶段，把Python和机器学习结合在一起。可以自己尝试实现一些机器学习工具，例如k-均值聚类、决策树、线性回归、逻辑回归、支持向量机之类，要是自己实现不了也没有关系，毕竟github上有大量的代码可以参考学习。
别相信那些一上来给你推荐十来本几百页书或者资料的人！学python，十步！一，安装python3！二，Google查一下基本语法！三，Google一段简单的python代码跑一下，修改代码去理解基本语法！四，自己找一项目写代码，实战出高手！五，写代码！六，写代码！七，写代码！八，写代码！九，Google python的面向对象！十，GitHub上开一个自己的项目！
有人用python机器学习编写彩票、预测***吗？
不靠谱。
原谅我比较直白，但事实就是如此：不管你用什么机器语言预测***都不靠谱。在这里我把问题里面提到的“***”明确一下，定性为数字***，比如***/***/福彩3D这些。那么为啥我说***不能预测呢？在这里我要先提个数学概念，叫“独立随机***”。
这个词的意思说白了，就是两次***发生完全不相关，且均为随机***。***摇奖恰好就是这样一个数学概念的典型案例：昨天的摇奖和今天的摇奖没有任何关系，而且每期摇奖理论上都是完全随机的。如果你还是有点蒙，那我建议你多看几期******，然后你仔细想想：昨天摇出了这几个号码，今天又摇出了另外几个号码，这俩事情之间有个P的关系···
说白了，哪怕你用再高大上的机器语言，也没法预测下一期的***号码。
但是，竞技型***就不一样了，因为它从根上来说是可以预测的~所谓的竞技型***，说白了就是猜比赛结果，比如***胜负，常见的***玩法应该都知道。这类比赛实际上是可以预测的，如果你情报足够准确且足够丰富，我认为可以通过数学建模推测结果。而且少数大规模的菠菜公司应该已经做到了这一点：如果你常看球并且***，那估计你都会遇过这样的情况，某个强队近期状态非常好，但对阵弱旅时却只能开出很浅的盘，说白了就是没有受到***公司高看。
而最终结果就是强队的确也没有取胜，也就是我们通常说的冷门。实际上***公司通过各类情报和各类数据，一定程度上能够把握比赛的走势。所以我认为，如果你情报源足够丰富，你也可以试试用机器算法来推测结果，这比2元中500万靠谱多了。
综上，我的观点就是：数字型***无论如何都没法准确预测下期号码，但竞技性***是有这个可能的。（仅供参考，不喜勿喷）
机器学习和计算机视觉方向的CS硕士研究生，应该往python还是matlab发展？
你说的计算机视觉和机器学习估计差不多也就是进深度学习大坑了，目前常见的深度学习框架貌似支持MATLAB的不多，这方面python是主流，但是框架内核都是C/c++，所以你要想长远发展还是python和C/C++，python是必须掌握的，C/C++看能力
这个问题我觉得可以从科研和就业两方面考量吧。
科研
科研方面，我不知道这个问题是针对你本人的（你就是机器学习和计算机视觉方向的研究生），还是说并不针对你本人（你本人并不是这个方向的研究生，你只是单纯好奇一下）。
如果是针对你本人的，那从个人角度上来说，这个问题其实并不需要你考虑。因为，这是你所在的团队（实验室）决定的。无论是从细分方向的角度，还是从历史积累代码的角度，还是从便于合作的角度，你需要与所在团队保持一致。
如果你只是单纯好奇的话，那么这取决于具体的细分领域。比如，机器学习领域现在很热的深度学习，绝大部分主流框架都提供python接口，做深度学习方向的计算机视觉，那当然是python。相反，有很多领域大家都用matlab。其实这和上面的情况有些类似，就是你所在的具体细分领域，其他研究人员用什么，你就用什么。
就业
这个其实也取决于你具体想去什么类型的企业。很多传统的计算机视觉企业，需要的既不是python，也不是matlab，而是C++。甚至，现在很受投资者追捧的基于深度学习做计算机视觉的一些初创企业，固然需要Python方面的人，但也可能需要C++方面的人（比如CUDA定制操作等[_a***_]方面的优化）。
如果你不想找计算机视觉方面的工作，想稍微跨下界，找一般的编程工作，那Python比较好。一是Python在各种领域都用得比较多，二是Python是一门比较“正经的”编程语言，使用Python你更容易养成比较好的编程习惯（这很重要）。
计算机硕士，更重要的是对算法本身的理解吧，Python和MATLAB都只是工具。
彻底理解了算法，对于一个计算机专业的硕士，运用这两个工具上不存在难度的。
再说一下这两个工具吧，python是一门通用计算机编程语言，使用python作为人工智能开发工具的理由，是因为有大量的现成的库以及各种开源代码供直接使用。
python作为一门通用编程语言，虽然简单易学，也还是需要一定的学习曲线的。
matlab呢，不是一门通用编程语言，而是一种数学工具，在数学工具的基础上，开发了针对各个领域的工具箱，包括人工智能方面的。
matlab的学习起来更加简单，而且很多操作，可以通过工具箱里面的框图来实现，很多功能不用写代码或者非常少量的代码就可以完成。
从实用的角度来说，建议你重点学习Python，因为在企业中，用Python的居多。matlab也顺带学一学，作为一个计算机专业的硕士，学会MATLAB，分分钟的事情。
从你所问的问题来看，你应该刚刚开始学习，建议，二者都学，这个其实不难的，1个月时间，两个应该都可以学会了，当然，在实践中才能精通。
以后 往公司去做应用方面的开发，python比较多一些，当然了，取决于公司，有的公司可能需要你用c++来实现，有的公司也可能用java来实现，这些都不是大问题，，这些仅仅是表现手段的差异，主要是软件包的是否丰富上面的差异。matlab作为科研工具还是不可少的，
作为人工智能的重要组成部分，机器学习和计算机视觉方向是最近几年硕士研究生比较热衷的方向。机器学习和计算机视觉需要跟各种算法打交道，所以往往需要使用一些方便的工具来***研究，比如MATLAB就是一个比较常见的工具。
与Python相比MATLAB更像是一种工具，虽然我也经常说编程语言就是工具，但是Python除了能做科学计算之外还能做其他的事情，比如做Web开发，所以Python是一门编程语言，MATLAB则更贴近工具，目前MATLAB也支持语言输出。
因为我是程序员出身，所以早期不太屑于使用MATLAB，直到有一次我们一个同事在我面前展示了MATLAB的强大，我之后对MATLAB还是比较感兴趣，也着实用了一段时间。使用MATLAB有一个比较强烈的感觉就是方便，之前需要大量代码的地方只需要简单的配置就可以完成了，所以MATLAB能节省大量的时间。如果你是做研究，不需要把项目落地，那么使用MATLAB绝对是个好选择，你不用把过多的精力放在编码上。
后来我开始做机器学习，因为我的很多研究内容是要落地的（以实际应用为出发点），所以就直接使用Python了，在使用Python之前我使用的是Java（这里面的故事就比较多了）。如果你需要把算法进行实际使用那么使用Python一定是对的，MATLAB擅长的是分析和建模。
Python做机器学习需要使用Numpy、Matplotlib，Scipy这几个常见的库，这几个库使用起来也并不复杂。学习Python也比较简单，很容易上手。
研究生阶段还是推荐学习一下Python，但是还是要看自己导师的具体安排，也要看你的方向。虽然都是做机器学习，但是我的研究比较偏向机器学习应用，所以我推荐使用Python。
到此，以上就是小编对于机器学习课设python的问题就介绍到这了，希望介绍关于机器学习课设python的3点解答对大家有用。
