大家好，今天小编关注到一个有意思的话题，就是关于机器学习算法与python实战的问题，于是小编就整理了4个相关介绍机器学习算法与Python实战的解答，让我们一起看看吧。
Python是如何实现人工智能？
真没法回答，其实人工智能的概念实际上没有标准可循，所以您还是具体到实现XX功能更好一些，这样大家也能看明白。
从提出到现在，人工智能已经生长了60年了，很高大上，但并没能形成一种时代的概念。
因为其事实上定义很模糊，或者其时刻再发生着变化。
所谓的程序学习，应该还是由人植入的学习程序。
矩阵运算是机器学习的基础。大部分语言都对此没有特别的支持。python有个numpy 库，对矩阵支持得很好。这是原因之一。其次，Python语言应用广泛，便于人工智能系统的部署。
谢邀。
题主这个问法就不正确，人工智能实现依赖于它的算法，而不是一门编程语言，虽然很多著名的人工智能平台都使用python编写，但其他编程语言也一样可以实现，要想知道人工智能是怎么实现的，必须要学习相关的算法，至少有数十种算法，每一种算法都需要花时间认真学习，真感兴趣的话，还是找相关资料学习吧。
人工智能的发展，让Python也开始大火，四川优就业认为PyBrain 一个灵活，简单而有效的针对机器学习任务的算法，它是模块化的Python机器学习库。它也提供了多种预定义好的环境来测试和比较你的算法。python代码简洁，使用效率高，又有很多成熟的第三方库，大大减轻了做数据科学的劳动量。
怎样学好python？python能不能登上编程语言排行榜的榜首呢？
编程语言榜首还是java，地位目前还是不能动摇的。
Python是一门相对来说比较简单的一门语言，因为语法相对灵活，简单，功能也非常强大，用作脚本开发或者数据挖掘都是很强大的，不过在大型项目中还是不太适合，正是因为他的语法太灵活了，可能会造成100个开发一百种风格，怎么写都不报错，谁也看不懂谁的代码？这个是非常难受的。如果仅仅现在语言的角度来看，Python排第一可能是会的，但是如果从项目从生产的角度来考量，这几乎是不可能的。就目前国内的行业来看百分之五六十都是Java，大型企业银行百分之八十都是J***a。
j***a程序员如何转向机器学习？
共同点就是都需要用程序实现所需要的功能 作为J***a程序员用程序实现功能是和数据建模类似的
不同点在于程序开发的功能实现相对流程化 而数据建模更偏问题的解决 作为j***a程序员需要补充一些数据分析 建模知识 行业背景方面的知识
所以在转向机器学习做数据建模的时候需要补充一些机器学习常用模型的基础知识和这些模型能够解决的常规问题 然后深入了解自己所在行业 找出自己工作中可以运用哪些模型解决哪些这个行业的瓶颈问题
往往转型的人对知识的学习非常注重 但忽略了行业背景 自己的知识不能很好的和行业相结合 导致模型脱离实际问题 只能套用模型却无法真正运用模型去解决实际问题
我是一名老J***a程序员（04年开始使用J***a），目前也正在做基于机器学习的智能诊疗项目，所以我来回答一下这个问题。我从两个方面来分析一下作为J***a程序员如何转向机器学习，一方面是语言的选择，另一方面是做机器学习需要哪些知识储备。
我在早期做机器学习实验的时候使用的就是J***a语言，因为对J***a语言比较熟悉，所以并不觉得有多麻烦。直到有一次我参加一个机器学习的交流会，会上跟同行交流发现，大家几乎都在使用Python做算法实现，这时候我发现可能使用J***a并不是最好的选择。
回来之后我就开始着手学习Python语言，大概用了一周左右的时间我就完成了基本语法的学习，然后就开始一边使用一边熟悉Python的编写规则，然后就一直使用Python到现在。
其实，语言只是个工具，说到底做机器学习的核心并不在语言上，但是方便的语言工具会节省大量的时间，所以我个人比较推荐使用Python做机器学习。有J***a基础的程序员学习Python非常简单，基本上一周左右就能[_a***_]基本的编写规则。
机器学习简单的说就是在一堆杂乱无章的数据中找到某种规律（Machine Learning in Action），机器学习的步骤是数据收集、数据分析、算法设计、训练算法、验证算法、使用算法等。
做机器学习要掌握机器学习中经常使用的算法，包括决策树、k近邻、朴素贝叶斯、支持向量机、Logistic回归、Apriori算法等。
要掌握如何使用编程语言实现这些算法，通过大量的训练来完善机器学习的过程。
从事机器学习是一个非常好的方向，伴随着大数据的发展机器学习也得到了快速发展的机会。我就是从大数据研究开始进而做机器学习方面的研发，大数据对机器学习来说非常重要，因为机器学习需要大量的训练数据。
我的研究方向就是大数据和人工智能，我在头条上也陆续写了一些关于大数据方面的科普文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。
如果你有大数据、机器学习方面的问题，也可以咨询我。
稍微学一下Python，机器学习必须得用的。你已经是J***a程序员了这对你来说并不难。然后去找各种各样的系统的教程，比如吴恩达的。同时也要补补数学。要加一些好点的群，对于新手很有必要。其实没必要花钱补什么，好的都是免费的。
来自ATYUN
j***a开发，转大数据好还是机器学习？
如果楼主不想放弃J***a，那么我推荐去大数据。
如果从未来前景上看，我推荐去机器学习。
大数据的大火要更早一些，近些年，热度已经逐渐被机器学习夺了去。
大数据分析能够带来很多神奇的事情，比如谷歌能够比医院更早的预测到流感即将袭来，因为大家在去医院之前，总是习惯先去Google上搜感冒的一些症状，因此当某地的搜索结果中，感冒相关的query飙升的时候，基本可以确定，流感即将袭来了。
大数据工程师通常是继续以J***a开发为主，但是只会J***a和Hadoop也只是基础，在真正的大数据开发工程师眼里，可能连面试的门槛都过不去。
如果真的想做大数据，还要研究分布式计算的模型，如何写mapreduce，以及如何进行作业优化，如何解决数据处理过程中遇到的问题。此外最好还要学会Scala，这是在写spark时常用的语言。
因此，转大数据，也需要J***a开发的你学习很多新的知识，并不是有了J***a经验就能直接上手大数据开发的。
相对来说，机器学习与J***a的关系更疏远了一些。你首先需要学习各种先进的机器学习算法，比如支持向量机，神经网络，决策树，逻辑回归等等，这些都是要阅读很多文献，并且对数学，概率论基础有很高的要求。题主说自己对数学感兴趣，这是一个还不错的开始。在学会了上述算法之后，你需要用编程语言把这些算法实践出来，比如你需要通过学习历史数据，从而推测出未来什么时间某种产品会有更多的需求，从而推荐厂家提前做好库存准备。机器学习对编程语言的要求并没有大数据高，目前常用的就是Python，对于J***a开发者来说，学习的成本也是很低的。
最后，由于目前机器学习概念的大火，机器学习工程师可以说是供不应求，如果题主想要更好的发展，不妨考虑这个方向。
到此，以上就是小编对于机器学习算法与python实战的问题就介绍到这了，希望介绍关于机器学习算法与python实战的4点解答对大家有用。
