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 案例的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python 机器学习 案例的解答，让我们一起看看吧。
python面向对象编程实例？
一个简单的Python面向对象编程实例是创建一个表示矩形的类，具有计算面积和周长的方法。
```python
class Rectangle:
def __init__(self, width, height):
self.width = width
self.height = height
def area(self):
return self.width * self.height
python shuffle模块用法实例分析？
shuffle模块是Python中的一个函数，用于将一个序列随机打乱顺序。使用shuffle函数可以对列表、元组或字符串进行随机排序。例如，可以使用shuffle函数对一个列表进行随机排序，然后打印出结果。示例代码如下：
```python
import random
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
random.shuffle(my_list)
print(my_list)
```
运行结果可能是[3, 1, 5, 4, 2]，每次运行结果都会不同。shuffle函数会直接修改原始序列，而不会返回一个新的打乱后的序列。因此，使用shuffle函数时要注意是否需要保留原始序列。shuffle模块在数据分析、随机化实验等场景中非常有用。
做python开发需要掌握哪些技术？
做python开发需要掌握Python的基本语法、MySQL的基本用法、Linux的常用命令、web前端技术和web后端框架、数据爬虫、数据处理、建立模型、设计动态网页等技术。
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum 于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。
Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。
高等数学是学习Python开发的基础，数据挖掘、模式识别、人工智能[_a***_]等都是需要用到很多的微积分元素来预算的。以及优化理论和算法。
2、掌握好经典的机器学习理论和算法
(1) 回归算法：常见的回归算法包括最小二乘法(OrdinaryLeast Square)，逻辑回归(Logistic Regression)，逐步式回归(Stepwise Regression)等。
(2) 基于实例的算法：常见的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 学习矢量量化(Learning Vector Quantization， LVQ)等。
(3) 决策树学习：常见的算法包括：分类及回归树(ClassificationAnd Regression Tree， CART)， ID3 (Iterative Dichotomiser 3)， C4.5等。
(4) 人工神经网络：重要的人工神经网络算法包括：感知器神经网络(PerceptronNeural Network), 反向传递(Back Propagation)， Hopfield网络等。
(5) 基于核的算法：常见的算法包括支持向量机(SupportVector Machine， SVM)， 径向基函数(Radial Basis Function Python核心编程——Python语言基本介绍、面向对象编程、Linux操作系统、文件系统与用户管理、进程管理与服务配置、Shell编程与bash，源文件编译、版本控制、MySQL使用、MySQL进阶等。
全栈开发——HTML、CSS、JavaScript、jQuery、 BootStrap、Vue、Web开发基础、数据库操作、FLask配置、Django认识、Models、Templates、Views、Tornado框架进阶、ElasticSearch等。
到此，以上就是小编对于python 机器学习 案例的问题就介绍到这了，希望介绍关于python 机器学习 案例的3点解答对大家有用。
