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简单机器学习有什么用的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python简单机器学习有什么用的解答，让我们一起看看吧。
- Python速度那么慢，为什么还经常用于机器学习？
- 学市场营销专业的人，如果掌握了Python机器学习和数据分析，对就业有哪些好处？
- 机器学习实践：如何将Spark与Python结合？
- 机械类专业学c++好还是学python好？
Python速度那么慢，为什么还经常用于机器学习？
大部分的机器学习库都是用 c++ 写的，都提供了对 java 和 Python 的支持，使用这俩语言相当于在调包而已，一些计算密集型、IO密集型的操场都是底层框架在跑，所以对于 Python 写的机器学习项目来说，不是很慢。
python 在机器学习时，运行计算时，调用numpy 库，这个库速度非常快，和c语言的一个级别。现在运算量大的 机器学习 算法，都用 gpu,tpu 等硬件提速，如果靠cpu,无论***用什么编程语言，都不可能 达到要求，类似 比特币挖矿，都用矿机，用cpu 挖就赚不到钱，比电费多不了多少。机器学习 ***用硬件提速 也是这个道理。所以和上边***用的编程语言 关系不大。 python 编程速度快，算法编程实现是，可以大大节约 开发人员的时间，减少软件错误。
python,是最适合机器学习的，所以被广泛***用。
python,只所以在桌面软件，服务器等大型软件上，***用的少，主要原因是 和 c以及Java 相比，python 不利于代码的保密。而机器学习，不需要将算法代码，发布给用户，所以没有这方面问题。
学市场营销专业的人，如果掌握了Python机器学习和数据分析，对就业有哪些好处？
首先，数据分析、机器学习的重要价值就在于决策***，目前大数据分析的重要应用场景之一就是销售策略制定，当然在大数据概念出现之前，销售领域的数据分析就已经存在很长时间了，但是在大数据时代下，能够分析的数据更多了，分析的维度也更加丰富了，分析的方式也产生了较大的变化，尤其是机器学习的应用。
机器学习的目的是在一堆杂乱无章的数据中找到背后的规律，传统的分析方式是通过模型产生结果，而机器学习则是能够产出模型，这是一个非常重要的变化。这些变化的背后能够让数据更加真实的与实际情况想吻合，也更具参考价值。市场是动态的，模型自然也需要是动态的，机器学习恰好就能够解决这个问题。
其次，目前大型互联网公司的销售部门都有专业的数据分析团队，可以说销售目前与数据分析的关系非常紧密，而对于主业是市场营销的人来说，掌握机器学习的方法能够明显提升自己的职场竞争力。在职位的选择上即可以做市场数据分析工作（配合），也可以做策划工作，当然还可以做具体的销售工作，无论做哪个具体的岗位，数据分析能力都能让你有更敏锐的洞察力。
最后，数据分析能力将来会成为市场人员需要掌握的基本之一，因为任何销售人员都会面临各种具体的销售场景，而这些场景的数据分析将对自己的市场策略产生重要的影响，所以在大数据时代下数据分析的重要性不言而喻。
大数据是我的主要研究方向，目前也在做基于机器学习的落地项目，我会陆续在头条写一些关于大数据、机器学习方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。
如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。
谢谢！
机器学习实践：如何将Spark与Python结合？
1.Spark Context设置内部服务并建立到Spark执行环境的连接。
2.驱动程序中的Spark Context对象协调所有[_a***_]进程并允许进行***分配。
4.Spark Context对象将应用程序发送给执行者。
5.Spark Context在每个执行器中执行任务。
机械类专业学C++好还是学python好？
c++学习难度比较大，世界上没有几个人精通，python相对来说语法简单，更容易上手，python封装了很多现成的库，不懂底层实现，照样可以开发。c++偏底层，对于初学者来说，建议学python,随着工作经验的不断丰富，可以学学c++，这样更易于理解底层原理的实现。现在人工智能的很多框架都是基于python的，其实底层还是c++，建议先从简单的开始学，这样有成就感，利于后面的学习。如果选择难的学习，容易打击积极性，不利于初学者！
要看你是想做软件还是机械咯。
如果你想从事机械类的职业，那python既简单，又能提供极好的***，很多非it行业都用python。
如果你想做软件相关的工作，那学c++还是必须的。其实两者一起学也没毛病啊。c++会了python真的很简单。
到此，以上就是小编对于python简单机器学习有什么用的问题就介绍到这了，希望介绍关于python简单机器学习有什么用的4点解答对大家有用。
