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学习机器学习需要学编程吗?
1、Python学习机器学习需要一定的数学和编程功底，但零基础也可以入门并逐步深入。
2、两者都需要。刚入门的话会用一些现成的算法，这些算法基本上都有开源实现。这个时候打好数学基础，搞清楚这些算法的优缺点，学会使用它们。常用的方法都熟悉后，也许你会尝试自己去改进或者实现机器学习框架。
3、编程能力：人工智能的实现需要编程，因此学习者需要具备编程能力。Python是最常用的语言，但R、java和C++也是常用的选择。除了编程语言本身，还需要熟悉数据结构、算法和软件工程等概念。
python学习机器学习需要哪些功底,零基础可以吗
当然，在计算机方面的基础越好，对学习任何一门新的编程语言越有利。但如果你在编程语言的学习上属于零基础，也不用担心，因为无论用哪门语言作为学习编程的入门语言，总是要有一个开始。
零基础可以使用Python进行机器学习。如需使用Python进行机器学习推荐选择【达内教育】。使用Python进行机器学习，要掌握以下基础：掌握Python基础知识。了解Python科学计算环境。
要有决心 做任何事情，首先要有足够的决心和坚持，才能做好事情、学好Python。
机器学习的基础概念以及常用知识，如：分类、聚类、回归、神经网络以及常用类库，并根据身边***作为案例，一步一步经过预处理、建模、训练以及评估和参调等。Python入门还是比较好学习的，但是后期想精通还是有一定的难度。
学习机器学习,必须要用python吗
机器学习不一定要用python你也可以选择用matlab，C/C++甚至是lua。。学什么语言是根据你自身的学科性质和研究的偏好来定的。
当然可以 主要是数据处理，模型调整，快速实现这些前期环节中，用python方便。
机器学习的话，感觉用python可以省去跳语言方面的坑，从而更多的精力放在机器学习算法上。当感觉用python执行算法太慢需要做优化，再去用c重写某些模块，就好了。该思想来自《机器学习实战》。
机器学习用python更合适。机器学习不需要面向对象，不需要高可用，高并发等等。而这些是Java主打。那python的发展就契合数据分析和数据挖掘。
以下是一些原因：库和框架支持：Python拥有丰富的人工智能库和框架，如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等。这些库和框架提供了各种工具和函数，简化了深度学习、机器学习等领域的工作。
为什么做AI的都选Python?
1、易学易用 Python是一种易于学习、简洁且易于阅读的编程语言。与其他编程语言相比，Python的语法更加简洁，易于理解，这使得开发人员能够更快地编写代码并进行测试。
2、您好，这主要是因为Python在处理人工智能方面有优势，所以很多人都会这么选择。
3、Python是解释语言，程序写起来非常方便 写程序方便对做机器学习的人很重要。因为经常需要对模型进行各种各样的[_a***_]，这在编译语言里很可能是牵一发而动全身的事情，Python里通常可以用很少的时间实现。
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