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机器学习信息增益率的问题，于是小编就整理了1个相关介绍Python机器学习信息增益率的解答，让我们一起看看吧。
python难学吗？
我是做数据分析方向的，日常工作中会使用到python，总体而言，python的学习难度不是很大，有过C语言的编程基础，绝对可以很好的掌握python语言，即便是刚刚入门python的小白来说，也是很好入门的，python可以应用于各个领域，比如数据分析，运维，开发，网页设计，游戏开发，机器学习，深度学习等等，其应用的纬度很广，我日常在做数据分析的时候，常用到Anaconda软件，简单的来说说anaconda的功能。
Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本，包含了conda、Python等190多个科学包及其依赖项。
Anaconda的优点总结起来就八个字：省时省心、分析利器。
一、省时省心： Anaconda通过管理工具包、开发环境、Python版本，大大简化了你的工作流程。不仅可以方便地安装、更新、卸载工具包，而且安装时能自动安装相应的依赖包，同时还能使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目。
二、分析利器： 在 Anaconda ***中是这么宣传自己的：适用于企业级大数据分析的Python工具。其包含了720多个数据科学相关的开源包，在数据可视化、机器学习、深度学习等多方面都有涉及。不仅可以做数据分析，甚至可以用在大数据和人工智能领域。
Python是目前最火的编程语言，学完可以走人工智能、人脸识别等方向，对于一个Python初级来说，一线城市薪水大概在9K-13K这个样子，前提是得有过硬的技术，否则可能连找工作都是问题，IT行业对项目经验和学历要求都比较高，培训机构的选择很重要，小小推荐一下尚学堂，我之前有趣详细了解过，主要是他全国14个校区，学习起来也方便，不用非得背井离乡去北京，我是在北京，北京是尚学堂的总部。毕竟要交学费，所以也不能马虎，认真选择了一下，尚学堂这家培训机构已经从业15年了，有很强的教学能力，高淇老师的名气也足够说明很多问题了。教学老师也很贴心，最主要的是每周他们都有很多企业上门招聘，就业老师贴心指导，毕竟学习就是为了就业，可以说是非常的省心了。
相对于java 来说，还是不算难学的，python重开放，灵活，代码精简优美，模块很多，很少语句可以完成很神奇的功能，用来工作极好.
本次回答由河南优就业IT培训解答
不管工科，文科，学python都是很有帮助的，学习起来也是很简单的。
简单的使用来说，用py能很方便的处理一些文件、数据和做可视化。高阶一点的使用，可以用来编写web，后端开发，数据管理，机器学习等等。得益于强大的社区建设，py拥有大量优质的第三方库，基本能解决99%的需求。
py的学习对非[_a***_]科班的同学也非常友好。主要有这么几点：
- py不需要学习很多前置的计算机专业知识。py属于动态编程语言，不需要用户自动管理内存，变量的声明和使用非常灵活等。
- py的语法简单灵活，简洁优雅（可以搜python之禅，Zen of python）。用py编程很像日常说话，很灵活自由（是优点亦是缺点）。
- py强大的第三方库。不管是很重需求，py社区都会有质量较高的第三方库，上手也一般非常容易。例如大名鼎鼎的pandas，matplotlib等。
想入门py也很简单。对于入门而言，只需掌握以下几点就可以了（其他语言也类似）：
- 变量的创建和使用，py中常用的数据结构和类型，比如基本的数据类型int float str等，比如常用的数据结构 list tuple dict set等；
- 怎么进行输入、输出，包括输入到文件和从文件读取数据；
- 流程控制语句，如循环，逻辑判断等；
- 函数相关，如函数的定义，参数传递等；
- 类的定义与使用等。
掌握以上基本内容后，已经能用py处理一些简单的需求了。后续也需要掌握一些常用的第三方库，来更好地完成自己的需求。慢慢的实践中就是自己py精进的过程。[机智][机智][机智]
python难学吗？
答：编程里面比较好学的了，现在小都在学python，你说难吗？
python之所以火是因为人工智能的发展，所以选择一个方向很重要！
感觉有本书你学的差不多了就基本具备了一名合格的python编程工程师,不过可惜的是这本书没有电子版，只有纸质的。
第 1章 从数学建模到人工智能
1.1 数学建模1.1.1 数学建模与人工智能1.1.2 数学建模中的常见问题1.2 人工智能下的数学1.2.1 统计量1.2.2 矩阵概念及运算1.2.3 概率论与数理统计1.2.4 高等数学——导数、微分、不定积分、定积分第2章 Python快速入门2.1 安装Python2.1.1 Python安装步骤2.1.2 IDE的选择2.2 Python基本操作2.2.1 第 一个小程序2.2.2 注释与格式化输出2.2.3 列表、元组、2.2.4 条件语句与循环语句2.2.5 break、continue、pass2.3 Python高级操作2.3.1 lambda2.3.2 map2.3.3 filter第3章 Python科学计算库NumPy3.1 NumPy简介与安装3.1.1 NumPy简介3.1.2 NumPy安装3.2 基本操作3.2.1 初识NumPy3.2.2 NumPy数组类型3.2.3 NumPy创建数组3.2.4 索引与切片3.2.5 矩阵合并与分割3.2.6 矩阵运算与线性代数3.2.7 NumPy的广播机制3.2.8 NumPy统计函数3.2.9 NumPy排序、搜索3.2.10 NumPy数据的保存第4章 常用科学计算模块快速入门4.1 Pandas科学计算库4.1.1 初识Pandas4.1.2 Pandas基本操作4.2 Matplotlib可视化图库4.2.1 初识Matplotlib4.2.2 Matplotlib基本操作4.2.3 Matplotlib绘图案例4.3 SciPy科学计算库4.3.1 初识SciPy4.3.2 SciPy基本操作4.3.3 SciPy图像处理案例第5章 Python网络爬虫5.1 爬虫基础5.1.1 初识爬虫5.1.2 网络爬虫的算法5.2 爬虫入门实战5.2.1 调用API5.2.2 爬虫实战5.3 爬虫进阶—高效率爬虫5.3.1 多进程5.3.2 多线程5.3.3 协程5.3.4 小结第6章 Python数据存储6.1 关系型数据库MySQL6.1.1 初识MySQL6.1.2 Python操作MySQL6.2 NoSQL之MongoDB6.2.1 初识NoSQL6.2.2 Python操作MongoDB6.3 本章小结6.3.1 数据库基本理论6.3.2 数据库结合6.3.3 结束语第7章 Python数据分析7.1 数据获取7.1.1 从键盘获取数据7.1.2 文件的读取与写入7.1.3 Pandas读写操作7.2 数据分析案例7.2.1 普查数据统计分析案例7.2.2 小结第8章 自然语言处理8.1 Jieba分词基础8.1.1 Jieba中文分词8.1.2 Jieba分词的3种模式8.1.3 标注词性与添加定义词8.2 关键词提取8.2.1 TF-IDF关键词提取8.2.2 TextRank关键词提取8.3 word2vec介绍8.3.1 word2vec基础原理简介8.3.2 word2vec训练模型8.3.3 基于gensim的word2vec实战第9章 从回归分析到算法基础9.1 回归分析简介9.1.1 “回归”一词的来源9.1.2 回归与相关9.1.3 回归模型的划分与应用9.2 线性回归分析实战9.2.1 线性回归的建立与求解9.2.2 Python求解回归模型案例9.2.3 检验、预测与控制第10章 从K-Means聚类看算法调参10.1 K-Means基本概述10.1.1 K-Means简介10.1.2 目标函数10.1.3 算法流程10.1.4 算法优缺点分析10.2 K-Means实战第11章 从决策树看算法升级11.1 决策树基本简介11.2 经典算法介绍11.2.1 信息熵11.2.2 信息增益11.2.3 信息增益率11.2.4 基尼系数11.2.5 小结11.3 决策树实战11.3.1 决策树回归11.3.2 决策树的分类第12章 从朴素贝叶斯看算法多变 19312.1 朴素贝叶斯简介12.1.1 认识朴素贝叶斯12.1.2 朴素贝叶斯分类的工作过程12.1.3 朴素贝叶斯算法的优缺点12.2 3种朴素贝叶斯实战第13章 从推荐系统看算法场景13.1 推荐系统简介13.1.1 推荐系统的发展13.1.2 协同过滤13.2 基于文本的推荐13.2.1 标签与知识图谱推荐案例13.2.2 小结第14章 从TensorFlow开启深度学习之旅14.1 初识TensorFlow14.1.1 什么是TensorFlow14.1.2 安装TensorFlow14.1.3 TensorFlow基本概念与原理14.2 TensorFlow数据结构14.2.1 阶14.2.2 形状14.2.3 数据类型14.3 生成数据十二法14.3.1 生成Tensor14.3.2 生成序列14.3.3 生成随机数14.4 TensorFlow实战希望对你有帮助！！！
建议：
先把学习当作兴趣爱，后面在工作中应用很快就上手了，贵在坚持，加油！！
到此，以上就是小编对于python机器学习信息增益率的问题就介绍到这了，希望介绍关于python机器学习信息增益率的1点解答对大家有用。
