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机器学习合集的问题,于是小编就整理了5个相关介绍Python机器学习合集的解答,让我们一起看看吧。
- python做机器学习的话有哪些推荐的书跟课程?
- 用python做机器学习有哪些资料推荐?
- 如何学习作为机器学习基础的Python语言?
- Python速度那么慢,为什么还经常用于机器学习?
- spark机器学习和python机器学习的区别是什么?
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]
用python做机器学习有哪些资料推荐?
如今确实挺多诸如数据分析、机器学习的岗位选择使用python做开发的多,那么,如果是想从事机器学习开发的话,该如何起步呢?
要想把机器学习用起来,就得先掌握python的基础,诸如import、对象等的一些概念和使用要了然于心,否则基础不扎实的话,就会面临很多琐碎的问题。对于python基础的掌握,推荐慕课网教程,个人听过感觉还不错。 当然,书籍方法的话推荐《Python编程 从入门到实践》,此书可以充当字典,遇到不会的可以多翻翻。
python提供了很多可以很好支出程序进行矩阵、线性和统计等的数学运算,像大部分机器学习的开发者都熟悉的Scikit Learn包一样,里面封装了很多算法,可以让我们事半功倍。但也相应的需要我们花时间去了解里面包的使用,在这里推荐去***看(***s://scikit-learn.org/stable),里面也提供了很多例子供我们参考和研习。当然,也可以购买相应的书籍,这里推荐《机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow》。此书涵盖机器学习的基础理论知识和基本算法——从线性回归到随机森林等,帮助读者掌握Scikit-Learn的常用方法;探讨深度学习和常用框架TensorFlow,一步一个脚印地带领读者使用TensorFlow搭建和训练深度神经网络,以及卷积神经网络。
机器学习需要使用的算法是很多的,虽然前辈们已经为我们留下了各种包方便我们使用,但真正解决机器学习开发者级别的,还在于内功的深厚,也就是算法。 只有真正的弄懂了算法,在开发的过程中才能真正的知其然而又知其所以然。 懂得了算法,你才能知道为什么需要这样做,为什么那样做会产生那样的结果,如何更好的调参等。 如果没有算法做铺垫,很快就会迷失在调包的迷雾中,很难更近一步的往上。 在这里,推荐你去看吴恩达机器学习课程,这门课程在网易公开课上也有。 同时,也建议你去看机器学习的入门教材,也就是周志华出的《机器学习》,此书对于新手来说也算是一件宝物。在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章,大致分为3 个部分:此书介绍机器学习的基础知识;讨论了—些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习)后期还涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等。
sklearn, 去***下载,里面讲解非常详细,同时还要学习一个pandas,numpy,matplotlib。视频的话直接在爱奇里搜机器学习,有一个免费的系列***,希望能帮助到你。记住,是免费的。
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!
大概可以分成几个阶段。
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***和笔记。
然后[_a***_]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、支持向量机之类,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。
主要原因还是 Python 语法简洁,上手容易。
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。
spark机器学习和python机器学习的区别是什么?
spark是一个框架,python是一种语言,spark可以由python编写,python可以在spark下运行。原理上都是一样的,机器学习的原理都是数学上的东西。两者的区别只是语法上的不同,spark比较适合处理海量数据,但是不代表python不可以,而且python引入spark架构,既可以充分利用spark的分布式优势,也可以利用python灵活方便的优势。用的话选一个用就好了,没有一定的谁好谁坏。
到此,以上就是小编对于python机器学习合集的问题就介绍到这了,希望介绍关于python机器学习合集的5点解答对大家有用。