大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于机器学习与python学习的问题,于是小编就整理了3个相关介绍机器学习与Python学习的解答,让我们一起看看吧。
Python速度那么慢,为什么还经常用于机器学习?
大部分的机器学习库都是用 C++ 写的,都提供了对 java 和 Python 的支持,使用这俩语言相当于在调包而已,一些计算密集型、IO密集型的操场都是底层框架在跑,所以对于 Python 写的机器学习项目来说,不是很慢。
python 在机器学习时,运行计算时,调用numpy 库,这个库速度非常快,和c语言的一个级别。现在运算量大的 机器学习 算法,都用 gpu,tpu 等硬件提速,如果靠cpu,无论***用什么编程语言,都不可能 达到要求,类似 比特币挖矿,都用矿机,用cpu 挖就赚不到钱,比电费多不了多少。机器学习 ***用硬件提速 也是这个道理。所以和上边***用的编程语言 关系不大。 python 编程速度快,算法编程实现是,可以大大节约 开发人员的时间,减少软件错误。
python,是最适合机器学习的,所以被广泛***用。
python,只所以在桌面软件,服务器等大型软件上,***用的少,主要原因是 和 c以及Java 相比,python 不利于代码的保密。而机器学习,不需要将算法代码,发布给用户,所以没有这方面问题。
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去解决了!
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。
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与python学习的问题就介绍到这了,希望介绍关于机器学习与python学习的3点解答对大家有用。