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机器学习可以做哪些课题的问题，于是小编就整理了5个相关介绍Python机器学习可以做哪些课题的解答，让我们一起看看吧。
- 要从零基础学习python到能完成研究生毕业课题水平，哪一套教程视频最好？
- 怎么样能学好python呢？
- 炒股需要学习经济学之类金融知识吗？如果需要，请说明一下需要学习什么？
- 为什么选择Python作为学习人工智能的起点？
- 计算机毕业设计如何选题？
要从零基础学习python到能完成研究生毕业课题水平，哪一套教程视频最好？
就本人来说吧，我偶尔看到微信公众号上面有一个风变编程的教程。用九块钱入门，它上面主要是教与练习相结合。在一天之内，我就学了一些基本的东西。学了if语句，str等数字转字符等等。觉得这个还是比较好的吧。不像一些教程***那么枯燥无味。它比较通俗易懂。以对话的形式教你。还会有老师每天督促你学习。当然后续的课程可能会比较贵。不过有一个万能的平台，叫做咸鱼。你可以在上面搜索，以上就是我的看法，不对的，请指正。
怎么样能学好python呢？
首先，对于很多非计算机专业的同学来说，学习Python对于科研和工作都有比较积极的意义，随着工业互联网的落地应用，未来Python的应用场景会进一步得到拓展。
初学者学习Python要经历三个阶段，第一个阶段是基础语法的学习，第二个阶段是围绕主攻方向学习，第三个阶段是结合行业实践场景来学习，不同的学习阶段要准备不同的学习资料，同时还需要***用不同的学习方法。
第一个阶段的学习主要围绕Python的基本语法来展开，虽然Python是面向对象编程语言，但是由于Python语言的语法结构比较清晰，所以初期的学习难度并不大，这个阶段的学习并不会遇到太大的障碍。学习Python语法的初期要重视多做实验，通过实验来***理解各种概念。
第二个阶段的学习要围绕主攻方向展开，不同的主攻方向意味着不同的学习内容，如果要主攻数据分析方向，那么就需要学习大量的算法知识，而数据分析方向是当前Python主要的应用方向之一。实际上，对于很多非计算机专业的从业者来说，在研发和日常工作当中，往往都会遇到大量的数据分析任务。
目前数据分析有两种主要的方式，一种是统计学方式，另一种则是机器学习方式，这两种方式都需要掌握。在掌握了基本的Python语法之后，可以***用Python来完成算法的实现和应用，而由于Python语言有丰富的库，所以这个过程还是相对比较简单的。
第三个阶段的学习要紧紧围绕行业场景来展开，目前随着大量的企业纷纷实现了业务上云，所以Python的应用场景也在不断增加，除了可以做数据分析之外，通过Python还可以整合大量的线上***。当然了，掌握Python也会充分发挥出云计算、大数据、人工智能、区块链等技术平台的作用。
对于初学者来说，如何搭建行业应用场景是一个难点，如果企业本身还没有进行网络化改造，那么会明显限制使用Python的边界，此时可以把重点放在如何通过Python来***完成日常的办公任务，比如通过Python来完成一些自动化操作就有很多现实的意义。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！
首先要能每天抽出一定的时间，不用太多，一小时也可以，买[_a***_]Python书,每天看一节，如果感觉能看懂，就多看两节，就这样，遇到不懂的，多去百度，很容易找到答案，只要你坚持下去，一定能学好，我就是这么过来的！
在学习Python之前,选择好方向
相信大多人在学习Python之前 肯定都自己了解过这门语言，也知道Python有很多的学习方向，比如说数据***集方向（爬虫），或者Web开发方向，也可能是最近特别火热的人工智能方向。每个方向所需要的技术都是不尽相同的，所以在我们学习完成Python的基础语法之后，一定要慎重选择自己之后的进阶方向。
学习Python的基础语言
就像学习其他编程语言或者是学习一门外语一样 ，我们应该从Python的基础语法开始学习 ，了解什么是Python的变量 什么是 什么是函数，什么是模块。类等等。总之，基础是学习以后高级开发的基石。
学习Python的文件操作
学习完基础之后，我们肯定要进行一些简单的联系。文件的操作是我们不二的选择，因为无论是文本文件。XML格式的文件还是Office办公系列的文件。我们统称之为文件操作。
我们在学习文件操作的时候，要学习文件的写入和读取 以及了解各种文件之间的读写不同知识点。相信在学习完成之后，对于文件的操作 大家一定会得心应手。
学习Python的数据库编程
在我们学习完成Python的文件操作处理之后 肯定会对于文件的不便性有一定的理解。所以这个时候我们就要学习Python的数据库编程了。数据库有Mysql数据库，Oracle数据库和Sqlite数据库。Sqlite数据库是Python自身拥有的，而其他的数据库则需要我们安装相应的操作模块。
一般,我们学习Mysql数据库的操作即可。数据库的增加数据，删除数据，以及查询数据 以及对应的SQL语句是我们学习的重点。
1、首先为什么学习python，对python的理解是什么？
追求生产力，应该学python
python是全能语言，社区庞大，有太多的库和框架。你只需要找到合适的工具来实现想法，省去了造轮子的精力。
coder可以写尽可能少的代码来实现同等的功能。“人生苦短，我用python”是至理名言。
如果实现一个中等业务复杂度的项目，在相同的时间要求内，用java实现要4-5个码农的话，用python实现也许只需要1个。这就是python最大的优势了。
看书学编辑是效率最低的事情。且不说书的内容基本过时。就是比较较的翻译也很晦涩，照书写了代码跑不通，不断报错。是很打击学习积极性的。
我来回答下这个问题。
想学好python，就需要做到“志坚，行敢”。
什么叫“志坚，行敢”呢？
志坚，就是想学好的这个想法是坚定不移的，志向坚定，不管遇到什么困难都不会改变，在困难面前不低头、不退缩，需要勇往直前。学好Python的基础就是“志坚”。
行敢，就是行动要果敢。学好python不是只靠想想就能学会的，需要付诸于行动，而且必须是果敢的行动，不能三天打鱼两天晒网。行敢，是包括有明确的学习计划，有明确的执行目标和任务，今天要学习什么，明天要学习，这周要学习什么，这个月要学习什么，至少需要制定最小单元为周的***任务，明确执行时间，就好制定学校里的课程表一样的学习任务时间表。比如什么时候看书，什么时间看***课程，看什么内容，巩固练习编程做什么，做哪些，等等这些最好一一详细列出来，然后根据制定的详细任务时间表去不折不扣的执行。坚持3个月就能学好python。
炒股需要学习经济学之类金融知识吗？如果需要，请说明一下需要学习什么？
几个炒股赚钱的办法
1 财务知识，起码你得看得懂财务报表，从年报里看明白这是家什么样的，运营管理有什么问题，其实很多时候，从资金管理水平，可以很明白一家企业的健康状况。起码存贷双高，商誉这些要能注意到。
2 企业经营知识，知道什么样的情况是符合常理的，比如，制造业一般平均毛利20%，如果高于这个很多，就会吸引很多竞争者，把这个毛利打下来。如果你不明白，就会在一家企业还处于高毛利阶段，市场爆炒的时候入局。然后看着企业估值随着毛利下跌而不断降低。
3 宏观经济学，知道现在的经济处于什么阶段，什么时候会出现牛市，什么时候牛市可能会结束。
还有很多很多，如果希望提高业绩，可能还得再去学一些概率和统计的知识。
不需要专门去学习经济方面的知识，但会在不知不觉中去关注经济，学习理财炒股学习步骤1：基础理论：均线基础，k线，波浪，技术指标，形态（空间），背离，共振，指标叠加2，分析方法：一，技术分析（主要是上面那些），二，基本面分析：财政政策，国家大趋势规划布局，世界环境，行业背景，消息（重组，业绩提升，利好利空***，可持续利好利空）3,整合思维：“学得多不一定好”，杂乱的多不如不学，提纯的少才是精华，系统的才是王道，定位绝对思维，思维有多远股市有多远。
需要学习。专业人做专业事，工欲善其事，必先利其器。你想获得超额收益，就应该付出专业精神和努力。
股市需要学的经济学知识或相关知识有：
1、经济学基本原理。股市也有供求关系和价值规律，这两个在个股都有体现。价值规律主要体现在股票价格要反应其价值，由于信息不对称，看多和看空不一致，导致供求关系多空方变化，影响股价波动。同时，从板块和整个股票市场来说，资金供求关系，也是影响股价波动的根本因素。
2、会计基础知识。了解股票价值和价格走向，必须会看会计报表，判断股价是否合理，判断企业潜力。
3、企业管理和营销学。股价反应的是企业实力，反应企业产品市场占有率，研发能力，行业地位，替代程度…这些都与经济管理学有关。
4、了解科技发展对经济对企业的影响。
5、心理学基础知识。市场交易的实质是人心，一般应洞股价波动背后的资金供求和人心，知道羊群效应，知道为何逆向交易者能成功。从而修炼自己的内心。其实，股市经常流传的巴菲特的一句话“别人贪婪我恐惧，别人恐惧我贪婪”也是心理学知识的应用，从而也可以作为市场情绪指标去应用。
6、证券从业基础知识。既然是股市，就应知道基础知识，如何看K线图，如何判断走势，支撑位，阻力位。
7、非常重要又是很多人忽视的是还应修炼哲学观和视野。懂得舍得关系，懂得动静结合（持股持币），懂得大周期，大格局和全球视野。
8、几何图形的感悟。
我是一个10年A股投资人，首先我觉得您要改变一下思路，不要用“炒股”这个词，炒的这个思维产生了还没开始您已经失败了。如果用情绪性的短线思维投资之路是走不远的，所有在开始之前要理清思路，改变固有思维。
投资的标的是您将来持有一家公司，将持有公司股权。所有要解决的问题是您对将投资的公司的理解，解决的只有一个本质问题就是公司价值几何的问题，所有要学习如何给公司估值是您学习投资的根本之路。当公司价值低估时以合理价格买入。
具有经济学扎实理论基础会更好。
我将从以下几点来解答你的问题:股票投资所需要的知识和生活常识是相链接的。股票本质是上市公司的权益凭证，上市公司赚钱了，利润丰厚，增速巨大，股票就有巨大上涨的动力，提现在二级市场上股价上涨，经济学中量价关系知识会让你理解股价运动轨迹与成交量密切相关，股票估值，内在价值是需要运用经济学理论和知识模型。另外，如果从生活常识角度去观察，这家公司产品和服务市场认可度高，市占率高，利润效益不错，能持续经营下去，就是值得长期投资持有的好公司，有闲钱，建议分批逢低介入。
为什么选择Python作为学习人工智能的起点？
这是一个好问题，确实对于很多没有计算机基础的同学来说，我也建议从Python等编程语言开始入门人工智能。
从学习人工智能的角度来说，真正的起点应该是机器学习。不论是Python语言也好，还是数学、统计学知识也罢，这些知识对于学习大数据、人工智能都有较大的影响，但是从专业知识体系结构上来说，机器学习本身就是人工智能领域和大数据领域的重要研究方向。
机器学习简单的说就是在一堆杂乱无章的数据当中，找到其背后的规律。不论是监督学习、非监督学习，还是强化学习、半监督学习等机器学习范式，数据都是机器学习的基础，而编程语言则是收集数据的重要工具。
对于刚刚开始进入人工智能、大数据领域的同学来说，老师往往都会安排从收集数据开始，而由于Python做数据收集（爬虫）非常方便，所以很多同学都会先学习使用Python，进而使用Python来完成机器学习、深度学习算法实现。
实际上，还有很多语言可以应用在人工智能领域，比如c++、Java等语言在人工智能领域也有很多应用，而且在行业应用场景下，往往***用C++和J***a更为普遍，因为生产场景往往更重视应用的稳定性、执行效率和安全性等因素。
以我的课题组为例，很多人工智能、大数据方向的创新要进行落地时，往往都会把在验证阶段使用Python完成的代码再使用J***a重写，或者***用C++来重写，相信很多同学也都经历过这个过程，尤其是做纵向课题转横向应用时，这是比较常见的做法。
总体上来说，虽然Python语言在生产场景下依然有不足的地方，但是随着云计算平台不断发展和壮大，尤其是进入到云原生阶段之后，Python语言未来的应用潜力还是比较大的，应用边界也在不断向传统学科扩展。
最后，如果有人工智能、大数据领域相关的问题，欢迎与我交流。
工欲善其事必先利其器，而Python算是人工智能的利器，也仅仅是利器！
人工智能建立理论模型以后是要写代码实现的，实现的时候时候就有编程语言的选择，而这些选择里面Python的契合度目前最高:
1.人工智能的基础是数学和数据，Python有很多现有的库天然支持这些数据的数学运算，而其他语言实现很痛苦！如numpy.
2.人工智能程序涉及数学的拟合，求导，梯度更新等过程，实现超级困难，而Python语言有现成的框架可以简单实现这些过程，比如谷歌的TensorFlow，Facebook的pytorch，百度的paddlepaddle等.
3.一开始搞人工智能是一些科学家，这些科学家并非专业的编程人士，他们的主业也是做科研，所以编程只是论证他们的观点和实验，这个时候找一门简单的编程语言是必要的，而Python是真的简单，所以最初的很多成果都是Python语言实现的，学习的人越来越多，看的案例也基本上是Python，他们再传授的时候，基本上也是Python。当然c++和其他语言也多，但是用户基数不够大！
4.很多培训机构渲染，学Python等于学人工智能，我也是醉了...
5.人工智能分为弱人工智能，强人工智能，超人工智能，目前虽然取得了很大进步，但依旧处于:人工+智能 状态，期望不要过高哦！[耶]
计算机毕业设计如何选题？
这个我相当有资格，因为我刚答辩完，2019毕业生。
选题，首先要符合学校要求，有没有明文限定专业所学内容，能不能跨专业跨内容选题。其次，一定要注意选题的可行性以及现实意义，题目切勿***大空，不切实际不符合现实生活需求，最后，根据自己的实力，量力而行，功能大概能写到哪，就说到哪，工作量差不多就行了，切勿完成不了毕设。
如果你们不是很严格的话，就选j***aEE课题，用s***或者springboot框架或者最基础的jsp+servlet+jdbc的架构，php可以选择tp或者lar***el框架的项目，然后模块要工作量大，最好带图表统计，如果你们导师或者学校很卡请选择python 大数据 数据分析 爬虫类的，还可以做app 小程序，但是工作量 创新都要有呀
到此，以上就是小编对于Python机器学习可以做哪些课题的问题就介绍到这了，希望介绍关于Python机器学习可以做哪些课题的5点解答对大家有用。
