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机器学习自学的问题,于是小编就整理了4个相关介绍Python机器学习自学的解答,让我们一起看看吧。
怎样学习代码?
首先要选定编程学习的方向,例如 Python、C、C++、Java、JavaScript 等等编程语言,你最好先去查一查都有哪些编程语言,每种编程语言都侧重于哪些方向,例如 J***aScript 主要用于 web 前端开发,J***a 主要用于后端开发,Python 在数据分析和机器学习等方面有较好的应用。不同的方向有着不同的吸引力和特点,你多了解一下,选一个自己感兴趣的。
接下来就是学习编程,那么在看书学习的过程中,有一点要记住:不要无脑照着别人的代码敲,重要的是思考,是学习编程的思想!照着别人代码敲一遍除了让你看得仔细点,练了打字外其它并没有任何帮助 — 和自己盯着代码仔细看是一样的,这样的学习效率是不高的。重要的是学习编程思想,这个功能是怎么实现的,为什么这么实现,作者是怎么想到的,其次才是敲代码,学习好了思想以后,你可以自己敲,模仿敲,再对照着检查自己代码中存在的问题。
python后端开发需要学什么?
主要学习Python最基础知识,如Python3、数据类型、字符串、函数、类、文件操作等。阶段课程结束后,学员需要完成Pygame实战飞机大战、2048等项目。
第二阶段:Python语言高级
主要学习Python库、正则表达式、进程线程、爬虫、遍历以及MySQL数据库。
第三阶段:Python web开发
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!
机器学习有哪些学习路线?
我想你应该是还没有毕业的学生吧。刚毕业的应届生,企业要求不高,你在电脑上安装python,下载好机器学习库,然后安装一个深度学习框架,这样好入手,我用的是tensorflow,你也可以弄弄,然后建议你看看李航的《统计学习方法》和周志华的《机器学习》,在把深度学习里面经典网络跑一跑,弄清楚里面数据运算过程,这样秋招不用愁
首先,你要了解算法的过程,可以专门买一本数据挖掘方面的书来看,其次,你说你懂Python,那么你要学习Python机器学习包,比如,numpy,pandas,skearn,matplotlib等库,要熟悉各种算法接口,尤其是算法类的参数,最后是提升,你要懂算法原理,只懂算法过程只能算是入门,但是要提高自己,必须要冻原理,算法原理涉及的数学知识比较多,统计学,[_a***_]学,微积分,代数等等,真正搞懂各个算法原理并不是容易的事,但是你说你有数学基础,那么学这些其实并不算很难。
当然,人工智能的发展,需要你对深度学习也要会,还要会spark分布式计算,这些可以慢慢来,工作中提升。
没有什么捷径,只有不断学习学习😊
到此,以上就是小编对于python机器学习自学的问题就介绍到这了,希望介绍关于python机器学习自学的4点解答对大家有用。