大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于机器学习选择python的问题,于是小编就整理了5个相关介绍机器学习选择Python的解答,让我们一起看看吧。
- python高级机器学习是什么?
- 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?
- 机器学习和大数据一定要用python吗?java可以吗?
- 想学习python用来做机器学习方面的内容(如建立LDA模型),该如何入门并学习?
python高级机器学习是什么?
Python 高级机器学习是指利用 Python 编程语言进行特征工程、模型训练、模型评估和优化的一类机器学习任务。Python 因其丰富的库和易于使用的语法,成为了机器学习领域中的主要工具。高级机器学习涵盖了包括深度学习、自然语言处理、计算机视觉和强化学习等多个子领域。通过使用 Python,研究人员和开发者可以更高效地构建、训练和部署机器学习模型,从而实现对复杂数据集的深度挖掘和高效处理。
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。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。
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]
机器学习和大数据一定要用python吗?java可以吗?
j***a也可以,甚至javascript都可以。不过在机器学习和数据分析方面,python的生态环境是最好的,这意味着:更多的机器学习方面的库、更多的示例代码、更多的教程、更多的人回答你的问题....
除非你是要为j***a社区贡献新的机器学习代码,那么你必须选择j***a。其他情况下,花点时间学习python是值得的。
想学习python用来做机器学习方面的内容(如建立LDA模型),该如何入门并学习?
Python基础
首先,装ANACONDA,是PYTHON的集成环境。
推荐 菜鸟教程 PYTHON3版
CSDN也有PYTHON的知识库,不过不够系统,可以有一定基础再看看。链接
11 行 Python 代码实现的神经网络
程序很短,知识量很大。把这个搞明白了,你也就入门了。
到此,以上就是小编对于机器学习选择python的问题就介绍到这了,希望介绍关于机器学习选择python的5点解答对大家有用。