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练习机器学习的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python练习机器学习的解答，让我们一起看看吧。
- 机器学习实践：如何将Spark与Python结合？
- python做机器学习的话有哪些推荐的书跟课程？
- 用python实现一些机器学习算法时是否需要自己写轮子？
- spark机器学习和python机器学习的区别是什么？
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对象协调所有分布式进程并允许进行***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。
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实现一些机器学习算法时是否需要自己写轮子？
目前机器学习主要有两种形态，其一是搞算法，主力是世界上知名(学院派)如MIT，大公司的发paper的核心团队，如google。他们基本都是名校毕业的博士或在职的教授，为大家造轮子;其二是工程应用，自动驾驶，医疗图像，城市公共交通，语音识别等等，主要是要快速把算法变现为可执行工程项目，绝大部分都是拿轮子直接用。
那么是不是我们做工程的就一定不用做轮子了？那到不是，根据项目需求，改造轮子或重新造轮子都是可能的。
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。
谢谢邀请。是否需要自己造轮子取决于自身的需要。
如果是出于学习阶段，理解机器学习的算法并自己去实现是有必要的。这可以加深对知识的理解。但即便如此，也不是要求从头开始造轮子，很多时候只是二次开发。
如果是工程应用，那么就完全没有必要去重复造轮子了。python目前提供的库已经很强大了，也相当成熟，基本上能够满足一般工程应用的需求，这个时候再花大量精力去重复造轮子是很没必要的。
不需要。
原因之一：Python有它非常强大并且开源的免费库，这是Python语言为什么要优于其他语言的原因。
原因之二：我们只需要找到相对应的库进行加以修改即可。
原因之三：现在机器学习的算法大多都已成熟，我们没有必要重新研究别人已经研究出来的算法，浪费时间，得不偿失。
然而，如果设计的新算法时，我推荐在已有的算法基础升级会更好，因为从无到有毕竟是很困难的。
这个得看你出于什么目的而学习机器学习的，如果只是出于工作的需要或者短时间的应用，那你只需要使用框架来实现机器学习的算法就可以了，这些框架都有sklearn(标准机器学习库),tensorflow,pytorch等，这些框架各有各的缺点和优点，看需要来决定用哪种，这样就不用自己造轮子了，只需要理解其算法[_a***_]与框架算法的实现函数就能实现机器学习算法，是不是很过瘾？还有一种情况就是出于自身兴趣而学习的机器学习，我想大部分学习机器学习的程序员都是出于兴趣，既然是兴趣，那就会想着靠自己一步一步来实现这些算法，以便理解其算法原理，实现过程，还可以加深算法的印象，真正的掌握该算法，实现之后自己还会有很高的成就感，觉得自己真是太厉害了有木有？反正我就这种感觉，不过我只是自己实现了手写数字的神经网络识别算法，其识别率还蛮可观的。
如果你想深入机器学习领域，那你就应该自己至少造一次轮子，以便真正掌握该算法，之后的使用不想造轮子了可以使用框架来实现。如果只是短时间的应用，那就用框架吧，很快就能看到实现效果，还不用自己造轮子呢，方便，快速。
祝你好运！
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练习机器学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python练习机器学习的4点解答对大家有用。
