机器学习十大算法在python应用,机器学习 python

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器学习十大算法在python应用的问题，于是小编就整理了4个相关介绍机器学习十大算法在Python应用的解答，让我们一起看看吧。

1. python初学者必备十大算法？
2. python算法作用？
3. 通信算法工程师需要学python吗？
4. 用python实现一些机器学习算法时是否需要自己写轮子？

python初学者必备十大算法？

1. K均值聚类算法（K-Means Clustering）

2. 逻辑回归（Logistic Regression）

（图片来源网络，侵删）

3. 决策树（Decision Tree）

4. 支持向量机（Support Vector Machine）

5. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）

6. 随机森林（Random Forest）

7. XGBoost（Extreme Gradient Boosting）

8. AdaBoost（Adaptive Boosting）

9. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network）

10. 长短期记忆（Long Short Term Memory）

python算法作用？

可以做分类。通常是做文本分类。 在此基础上做邮件的垃圾邮件过滤。还有自动识别效果也不错。

这是一个常见的算法。而且用处挺多的。 在语言分析里常用。比如：我有一组文件，想自动分成不同的类别。 再比如我有一个文章，想根据内容，自动分锻落。再比如有很多新闻，可以自动按行业进行分类。

这个算法有自学习，也就是机器学习的扩展。所以可以让算法自动升级精度。开始50-70%，后来可以达到90%的分类精度

通信算法工程师需要学python吗？

就我认识的做通信的，貌似用matlab做仿真的比较多。

用python实现一些机器学习算法时是否需要自己写轮子？

不用自己写轮子，为了理解实现细节的话，可以自己写写。在项目中，没有必要，很多可用好用的库。只要把这些库提供的算法接口，熟练使用就行。呵呵，说起来，这就是别人眼中的调库军。其实也就是苦力活。别被吓着了啊。

其实在应用工程上有很多需要把这些算法组合，整合起来，达到应用的要求。这也很考验对机器学习算法的掌握能力。说多了。

sklearn、TensorFlow（包括TensorFlow的高层封装Keras）、PyTorch……Python有这么多优秀的库，实现各种机器学习算法很方便，何必要自己造轮子呢？

（图片来源：tertiarycourses***.sg）

你可以看看最近发表的机器学习算法方面的论文，很多论文都开源了配套的代码，这些代码基本都是基于各种框架实现模型，几乎看不到从头自己造轮子实现的。

自己造轮子，不仅写起来麻烦（这还***设你造的轮子语义上没有错误、性能上也不差），别人阅读起来也不方便。

很多人过分推崇从头写起（write X from scratch），恨不得什么都自己写，不屑于使用TensorFlow等框架。但是，TensorFlow不用，那numpy用不用呢？所以说，这种想法其实不可取。

当然，这也不是绝对的，以下情形属于例外：

1. 基于学习的目的，加深对基本概念/模块的理解。比如用框架写的话，像反向传播之类的轮子都是现成的。脱离框架自己手写，可以更好地理解这些基本概念/模块。
2. 基于性能需求进行优化，比如，使用了特殊的硬件，或者应用场景非常特殊，现有的轮子不能用或者不好用。
3. 应付面试。其实这个可以归入第一条。因为之所以有些面试会设置脱离框架手写算法的题目，就是为了看你对基本概念/模块的理解程度。

到此，以上就是小编对于机器学习十大算法在python应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于机器学习十大算法在python应用的4点解答对大家有用。

标签： 算法 python 轮子