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机械学习流程的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python机械学习流程的解答，让我们一起看看吧。
机器学习学习完python后再怎么学，整个学习过程是什么？
那就可以做项目了，无论是自己做项目还是几个人一起做项目都可以。图像，自然语言处理，金融预测都可以。如果做图像，那么推荐斯坦福的CS231n，偏重应用。如果做自然语言处理，推荐CS224。如果做金融预测，那么要额外去补大数据处理的方法论。另外论文不可不读，记住一点，论文只是论文，目的是为了开拓思路。哪怕是大牛的论文，不代表其结果是好的。书其实没什么太好的书，我推荐Goodfellow的Deep learning。很多人建议一开始就特系统的学习，我不赞成。你踏进一个全新的系统希望通过一些指导系统的掌握一门技术，我认为效率很低。先动起手来，好读书不求甚解，宽度够了再来系统的深度学习。
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，带的那种，挺好学的。
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
python属于高级脚本语言，封装太完善，目前大部分单片机是不支持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。
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入门机器学习该如何入手？
近年来，全世界对机器学习的需求正在蓬勃发展，引起了很多人的兴趣。很多数据科学家、软件工程师和数据分析师都在快速进入这个领域，以期在将来有一个更好的职业发展前景。
然而，很多初学的朋友因为刚刚接触这个领域，难免有些摸不到头脑。在网上看的文章也是众说纷纭，不知道该何去何从。
这里梳理了一些针对初学者的建议，希望能对你的学习有所帮助。
机器学习是一个快速发展的领域，每年都会有很多新的内容出现，而且其应用范围又极为广泛。从自然语言处理到图像识别，从数据挖掘到精准营销，再从金融风控到量化交易，到处都是机器学习的影子。要避免“因为不知道哪个方向好，所以无从下手”的状态出现，建议就是先坚定一个方向去努力，并且设定一个小目标；在达到这个目标之前，不要换方向。
由于很多前沿的应用太过于炫酷，很容易让初学者产生一种马上就要投身进去的冲动。最开始学习时，一定要专注于核心基础知识上。
本人IT行业14年，对人工智能有些粗浅了解，目前仍在进一步学习中，结合自己学习人工智能的过程，谈一下个人拙见。
人工智能是我们希望机器达到的智能化目标，即希望机器Think like people, Act like people.而对于目前[_a***_]，实现智能的方式是通过观测历史数据，找到数据中隐含的结构关系，从而来预测新数据，实际上目前都属于数据智能，把难以精确解决的问题转换为概率问题，得到近似解。
既然人工智能是基于数据的智能，那么如果要真正学懂，数学知识和计算机知识都必不可少。
1、必备的数学知识
（2）概率论（概率分布模型、极大似然、贝叶斯）
（3）信息论（熵、散度）
（4）高等数学（导数、梯度）
2、必备的计算机知识
（1）数据结构
到此，以上就是小编对于python机械学习流程的问题就介绍到这了，希望介绍关于python机械学习流程的3点解答对大家有用。
