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涉及机器学习的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python涉及机器学习的解答，让我们一起看看吧。
机器学习-如何通过Python快速入门机器学习？
想快速入门的话，你可以这么看机器学习. 把每个机器学习算法看成一个函数，你只关心他的输入输出是什么就行，这样只要有点编程基础的话就都会使用机器学习了！这个级别的就看看python的sklearn包的机器学习算法模型怎么调用就行。应用性的机器学习算法的学习可以多看看Jason Brownlee的blog，有很多例子很容易上手
再进一步的话，就对每个算法函数的参数去多做点了解，比如把某一个参数调大调小会有什么影响等等。当模型出现结果不好时，能大概知道怎么去调动参数做优化。还有就是了解下怎么去评估一个算法的好坏，当数据平衡不平衡时分别用什么metrics比较好。以及怎么处理under-fittinng 和over-fitting问题。
在快速入门也知道怎么使用这些模型时，可以花时间具体去看看每个算法的具体理论，以及他们的优缺点，这样碰到不同问题就会大概知道选用什么方法去解决了！
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、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。
机器学习和计算机视觉方向的CS硕士研究生，应该往python还是matlab发展？
这个问题我觉得可以从科研和就业两方面考量吧。
科研
科研方面，我不知道这个问题是针对你本人的（你就是机器学习和计算机视觉方向的研究生），还是说并不针对你本人（你本人并不是这个方向的研究生，你只是单纯好奇一下）。
如果是针对你本人的，那从个人角度上来说，这个问题其实并不需要你考虑。因为，这是你所在的团队（实验室）决定的。无论是从细分方向的角度，还是从历史积累代码的角度，还是从便于合作的角度，你需要与所在团队保持一致。
如果你只是单纯好奇的话，那么这取决于具体的细分领域。比如，机器学习领域现在很热的深度学习，绝大部分主流框架都提供python接口，做深度学习方向的计算机视觉，那当然是python。相反，有很多领域大家都用matlab。其实这和上面的情况有些类似，就是你所在的具体细分领域，其他研究人员用什么，你就用什么。
就业
这个其实也取决于你具体想去什么类型的企业。很多传统的计算机视觉企业，需要的既不是python，也不是matlab，而是c++。甚至，现在很受投资者追捧的基于深度学习做计算机视觉的一些初创企业，固然需要Python方面的人，但也可能需要C++方面的人（比如CUDA定制操作等性能方面的优化）。
如果你不想找计算机视觉方面的工作，想稍微跨下界，找[_a***_]的编程工作，那Python比较好。一是Python在各种领域都用得比较多，二是Python是一门比较“正经的”编程语言，使用Python你更容易养成比较好的编程习惯（这很重要）。
从你所问的问题来看，你应该刚刚开始学习，建议，二者都学，这个其实不难的，1个月时间，两个应该都可以学会了，当然，在实践中才能精通。
以后 往公司去做应用方面的开发，python比较多一些，当然了，取决于公司，有的公司可能需要你用c++来实现，有的公司也可能要求用java来实现，这些都不是大问题，，这些仅仅是表现手段的差异，主要是软件包的是否丰富上面的差异。matlab作为科研工具还是不可少的，
答案必然是Python!
从就业前景看: Matlab是收费的商业软件，学校里可能有能student edition的license,将来就业很少有公司能支持到license
从技术角度看: Matlab是很厉害，有了matlab, 你就有了是matlab商业公司的支持; 而你有了python，你就拥有了全世界
python的开源性及可扩展性，使得你能用全世界码农github上的python package:
算法方向: opencv, tensorflow, pytorch等都是开源的API, 比Matlab的toolbox用得广泛的多
根据你的专业和方向来说，我倾向于推荐Python，Matlab是更加纯粹的学术型语言，或者说更接近数学本质。而python离工业界更近一些，也就是应用更广泛。
Python的优势有哪些
- 学习门槛低，维护成本低，可读性更强，可以说Python上手最快的编程语言了，而且更加接近自然语言，可读性非常高。
- Python在应用领域更加广泛，不光在数据分析、人工智能领域，在Web开发，信息安全领域也早早成为第一黑客语言。而MATLAB语言基本上集中在工程和科学计算方面，而且MATLAB价格非常昂贵，要知道Python可是开源的软件。
- Python拥有更加丰富的扩展库，虽然比起Java、JavaScript这些语言Python还有较大差距，但是很显然比起Matlab还是具有很大的优势的。
官方支持以及扩展方便
总体来说，其实很简单，就是Python学习成本更低，更用户友好，而且开源免费社区更强大、生态更完善。Python还是一个工业级的编程语言，而Matlab则应用领域比较局限。
而且最重要的是在人工智能领域比如卷积，目前Python基本上已经是默认的研究语言，很多人工智能学习框架，比如Google大名鼎鼎的tensorflow人工智能学习框架都是将Python作为默认开发语言，这一点是Python最大的优势。
即使遇到Python搞不定的事情，要知道Python的C扩展非常方便。
所以从提问者视觉识别学习需求，以及以后长期学习和工作，我更倾向于推荐Python语言，更加优美也更加高效更接近工业环境。
到此，以上就是小编对于python涉及机器学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python涉及机器学习的3点解答对大家有用。
