大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于神经网络python机器学习的问题，于是小编就整理了3个相关介绍神经网络Python机器学习的解答，让我们一起看看吧。
python神经网络编程好学吗？
Python神经网络编程相对来说是比较好学的。
首先，Python作为一种高级编程语言，具有简洁易读的语法，使得编写代码变得更加简单和直观。
这使得初学者可以更快地上手和理解神经网络编程的概念和原理。
其次，Python拥有丰富的第三方库和工具，如TensorFlow、Keras和PyTorch等，这些库提供了强大的神经网络编程功能和易于使用的API，使得构建和训练神经网络变得更加便捷和高效。
此外，Python社区庞大而活跃，有许多优秀的教程、文档和学习***可供参考和学习。
这些***可以帮助初学者更好地理解神经网络编程的概念和技术，并提供实际的示例和项目，加深对神经网络的理解和应用。
总的来说，Python神经网络编程相对来说是比较好学的，因为它具有简洁易读的语法、丰富的第三方库和工具以及活跃的社区支持。
初学者可以通过学习相关的教程和实践项目，逐步掌握神经网络编程的技能，并在实际应用中不断延伸和提升自己的能力。
神经网络研究与应用这块用python好还是用matlab好？
研究神经网络比较浅的话，推荐matlab；研究深的话，推荐python。
python的好处是胶水语言，语法简单，上手快，各种第三方库和开源代码都可以直接用，且支持跨平台。而matlab还是偏工程算法开发。
另外，对神经网络的研究来说，matlab虽有神经网络工具箱，但当你自己建立比较深的网络时就有些麻烦了。而如tensorflow，caffe等比较有名的神经网络架构，都有python接口，可以站在巨人肩膀上深入。
python做机器学习的话有哪些推荐的书跟课程？
机器学习:
1.理论研究和推导可以看周志华老师的《机器学习》，也称为西瓜书，里面讲了各种算法的推导，比如线性回归，k值最近邻，支撑向量机等可解释模型，缺少神经网络的具体讲解。(还有一点就是其中不涉及到代码)
2.被奉为神作的是一本名为《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn,Keras＆TensorFlow》,这本书把机器学习的讲解和代码结合在一块，从线性回归到支撑向量机再到深度学习都有设计(但以机器学习为主)
3.《机器学习实战》，真本书是一本比较经典的书，书比较老了，但是讲的挺好，这本书主要偏重代码，没有涉及到深度学习
深度学习:
1.理论研究的话可以参考花书《深度学习》，这本书纯粹讲理论推导，不涉及代码，是一本比较经典的书
2.《TensorFlow深度学习》，这本书Github上有免费的电子版，把深度学习的TF2.0相结合，俗称龙书，应该是TF书里面比较好的了
3.《动手学深度学习》pytorch版，这本书是把深度学习和Pytorch相结合，是Pytorch里面比较好的书籍了
课程的话:入门机器学习可以看吴恩达的课，主要是我一般喜欢看书自己学[捂脸][捂脸][捂脸]
到此，以上就是小编对于神经网络python机器学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于神经网络python机器学习的3点解答对大家有用。
