大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于吴恩达机器学习python代码的问题，于是小编就整理了2个相关介绍吴恩达机器学习Python代码的解答，让我们一起看看吧。
如何学习作为机器学习基础的Python语言？
别相信那些一上来给你推荐十来本几百页书或者资料的人！学python，十步！一，安装python3！二，Google查一下基本语法！三，Google一段简单的python代码跑一下，修改代码去理解基本语法！四，自己找一项目写代码，实战出高手！五，写代码！六，写代码！七，写代码！八，写代码！九，Google python的面向对象！十，GitHub上开一个自己的项目！
第一个阶段，是掌握Python 基础技能。这可以按照一些教程和书籍来进行，比方说《笨方法学Pyhon》、廖雪峰的Python教程、《Python cookbook》等等。这一阶段的重点是多看多写代码，只有多看多写才能尽快熟悉。在这个阶段，还要熟悉一些常用的库，例如Numpy、pandas、matplotlib等等。这些可以按照文档或者在github上找到现成的文档和代码来学习。
第二个阶段，了解一些机器学习的基本内容。可以看MOOC，也可以买些相关书籍。吴恩达的机器学习教程很受欢迎，网上能找到视频和笔记。
然后进入第三个阶段，把Python和机器学习结合在一起。可以自己尝试实现一些机器学习工具，例如k-均值聚类、决策树、线性回归、逻辑回归、向量机之类，要是自己实现不了也没有关系，毕竟github上有大量的代码可以参考学习。
python如何实现人脸识别？
这里介绍一种简单的人脸识别方式—face recognition，该库是python的一个人脸识别库，基于dlib深度人脸识别技术构建，识别准确率较高，下面我简单介绍一下这个库的安装和使用，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
1.安装face recognition，这里需要先安装dlib,face_recognition_models，之后才能安装face_recognition，下面我简单介绍一下安装过程：
安装dlib，这里建议安装编译好的dlib.whl文件，直接安装的话，可能会有错误出现：
安装face_recognition_models和face_recognition，这里可以直接pip install在线安装，也可以源码安装：
实在不会的话，可以参考一下这个教程***s://***.jianshu***/p/8296f2aac1aa。
2.安装完成后，我们就可以进行测试了，主要代码如下（这里用到了opencv进行图片的的显示，没安装的话，直接pip install opencv-python安装就行）：
程序截图如下：
这个问题换个问***更好：python做图像识别的学习方法或者入门书籍有什么？
首先切记心急是吃不了热豆腐的，想要彻底明白如何做图像识别，单靠跑一个demo，看一个***是不行的。就分为三大步走吧：
模式识别打基础
建议先大致阅读模式识别和计算机视觉相关书籍。先理解图像这个信息本身，才来尝试识别。这里建议直接学习python下的opencv相关知识
机器学习来寻路
在学习深度学习理论前，建议学习浅层模型及其理论。推荐书籍《机器学习实战》，《统计学习方法》。
深度学习全升华
这里推荐斯坦福大学吴恩达的课程。可以边学边做练习，理论实践两不误。通过上面的学习之后，就可以开始手把手实战了。
开始之前，先了解一下框架的选择目前学术界主流的框架还是caffe和tensorflow，theano和torch倒没见多少人用。caffe是贾杨清大大的开山之作，虽然是用c++写的，但是同样支持matlab和python 接口。tensorflow是谷歌在caffe发布之后发布的基于python[_a***_]的深度学习框架。
谢邀，我给个简单的例子吧，互联网有很多猫的照片，我也很喜欢猫，许多人可以很容易地识别猫，但是我们可以训练计算机这样做吗？答案是显而易见的，可以。
我们在Tensorflow框架上使用了高级Keras API。Keras项目是一个高级Python神经网络API。 它设计为用户友好和化，支持多个后端。 默认的Keras后端是Tensorflow，一个符号数学库，广泛用于机器学习和神经网络任务。 我们将训练我们的Keras / Tensorflow设置来对CIFAR-10图像数据集进行分类，这是10％的猫图片。
要使用Tensorflow运行Keras，我们将转换一个带有Tensorflow编译安装的环境，并使用conda添加Python HDF5软件包以及Keras可用于可视化模型的几个图形软件包，以及用于保存历史记录的dill。 然后我们将用pip安装Keras。
CIFAR-10数据集是10个类中的60,000个彩色32x32像素图像的集合，其中10,000个是测试批次。 Keras可以自动下载数据集，但我们可以通过将其下载到/ results来节省时间，并在需要时将该文件复制到正确的位置。
我们将运行128个图像批次并设置两个训练批次运行：一个长的500个批次的运行来完成主要工作，以及一个简短的5个批次的运行作为一个例子。
加载数据并使其成为合理的shape。 还设置了一个函数来查找文件，另一个用于查看我们正在分析的图像，最后设置为进行实时输入数据扩充。
到此，以上就是小编对于吴恩达机器学习python代码的问题就介绍到这了，希望介绍关于吴恩达机器学习python代码的2点解答对大家有用。
