大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于对python机器学习的认识的问题，于是小编就整理了3个相关介绍对Python机器学习的认识的解答，让我们一起看看吧。
学Python有哪些用处？
1. 数据分析：Python可以用来处理大量的数据，并进行统计分析、数据可视化等。
2. 网络爬虫：Python可以用来实现对互联网上的信息进行***集和处理。
3. 机器学习：Python是机器学习领域中使用最广泛的语言之一。
4. Web开发：Python可以用来开发Web应用、API、微信小程序、RESTful API 等。
5. 自动化测试：Python 可以作为一个测试工具来实施单元测试、功能测试或者回归测试。
6. 游戏开发： Python 具有丰富的库函数和特性, 可以帮助你快速地开发出各种不同风格的 2D/3D 游戏
机器学习与人工智能的关系，如何进行机器学习？
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
机器学习是实现人工智能的方法之一，深度学习是机器学习的一种技术。
人工智能机器学习、专家系统、进化计算、模糊逻辑、自然语言处理等多个分支，近年来人工智能成为热点，很大程度是因为机器学习尤其是深度学习带动起来的。
在机器学习中，还可根据算法的不同细分为各个子领域，比如决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机等等。因为最近几年深度学习最为热门，所以主要介绍一下深度学习是如何实现的。
深度学习主要是通过给机器不断的训练集，让程序在自我学习和修正中实现的。打个不是很精准的比方，一个小孩子的学习过程中，通过不断的试错，可能发现这种方式或者哪一个答案最好。但是，与人脑的学习过程又有所不同，深度学习里面又涉及到很多个处理层，而这些处理层之前的逻辑关系也不是特别的清楚，所以有的人也说，深度学习现在还是一个“黑箱”，还没法看清里面的逻辑过程。
总的说来，训练集如果越多，那么这个黑箱描述的内容也就可能更加准确，也就是说人工智能体现出来的效果也就更好。
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自学Python能学会吗？
这就要看你要到什么层次了，如果是想靠Python找份工作的，起步半年（算上一次成功的项目经历和每日2小时的刻意练习时间）1.正式入门，每周6小时纯时间投入，线上课程：MOOC的Python语言程序设计书：两本《Python编程从入门到实践》Python的经典，《零基础轻松学Python》小码哥著，据闻是Python之父推荐的。2.通用应用Python来解决一些简单的计算机操作，例如：如何自动导入数据给Excel，简单的数据分析。一本书《Python编程快速上手—让繁琐工作自动化》，跟着做，[_a***_]啥时候熟练也就是会了。3.用Python爬虫想要的数据，每周8小时纯时间投入，是纯时间全身心投入那种，而不是一边看剧一边做那种。数据还是没有反爬机制的，一般的搜索引擎能找到的就是没反爬的。两本书《Python网络爬虫实战》，《用Python写网络爬虫》
到此，以上就是小编对于对python机器学习的认识的问题就介绍到这了，希望介绍关于对python机器学习的认识的3点解答对大家有用。
