大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于使用python机器学习的问题,于是小编就整理了4个相关介绍使用Python机器学习的解答,让我们一起看看吧。
- Python机器学习,如何特征学习人脸?
- 已学完Python基础知识,应该如何继续提升算法能力,以及如何过渡到机器学习?
- pythonweb开发是学点golang好还是学数据分析、机器学习好?
- windows转linux,用于python爬虫和机器学习,安装哪个版本比较好?
Python机器学习,如何特征学习人脸?
对于人脸识别经过这么多年的发展,目前已经相对成熟,当然不排除双胞胎之类的识别错误,目前智能手机上其实都有人脸检测的存在,比如拍照时的定焦就可以直接根据检测出来的人脸做参照物,也有笑脸拍照这样的功能,现在苹果,华为,等公司在手机解锁、支付等方面都有具体应用。
对于提取人脸特征这块主要经历两个大的算法时代,一个就是12年以前经典的Adaboost算法基本达到了工业级的人脸检测,所使用的特征就是harr特征,通过大量不同组合的简单的黑白块的对比构建人脸五官上的特征。第二个就是深度学习算法,各种检测加识别都是通过构建CNN网络从大量人脸数据中提取各种特征。
已学完Python基础知识,应该如何继续提升算法能力,以及如何过渡到机器学习?
书推荐国内公认机器学习入门好书南大周志华的《西瓜书》和中文翻译的AI圣经《花书》
机器学习SK-learn以及人工智能方面的TensorFlow 与pytorch,keras等,这些框架去学习一下,并实际操作一些项目,机器学习与人工智能分很多方向,包括计算机视觉,自然语言处理等,看你喜欢哪个方向的
pythonweb开发是学点golang好还是学数据分析、机器学习好?
对于Python程序员来说,选择数据分析和机器学习在知识体系上是具有一定连贯性的,目前数据分析和机器学习的发展速度比较快,也是比较热门的方向之一,所以建议重点考虑一下。
Go语言是最近几年发展比较快的编程语言,Go语言主要解决的是性能问题,尤其是在多处理器的计算机***情况下来处理大用户并发的方案上,具有设计上的优势。但是目前Go语言的应用情况还处在落地阶段,建议先观察一段时间再考虑,这样在学习上会有更丰富的案例可以参考,相应的问题也会有更多的处理方案。
相对于Go语言来说,***用Python做数据分析和机器学习方面的开发则要成熟许多。使用Python做相关开发需要学习几个常见的库,包括Numpy、Matplotlib、Scipy等,这些库对于Python做数据分析来说还是非常重要的,使用起来也比较方便。
这些库各有特点,Numpy提供了很多关于矩阵的基础操作,Matplotlib则提供了方便的绘制图像的方式,Scipy则提供了像积分、优化、统计等科学计算的工具,熟悉这些库的使用需要进行大量的实验。
目前通过机器学习的方式来进行数据分析是一个比较常见的选择,机器学习涉及到数据、算法、实现和验证几个关键环节,所以对于Python Web程序员来说,需要掌握比较常见的机器学习算法,并通过Python语言予以实现。这部分知识的学习还是有一定难度的,建议一边学习一遍实验,这样会在较短的时间内完成机器学习的入门,[_a***_]再通过几个综合性的案例来深入学习机器学习的相关知识。
我使用Python做机器学习已经有较长时间了,目前也在使用Python开发一个智能诊疗系统,我会陆续在头条写一些关于Python开发方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
如果有大数据、机器学习方面的问题,也可以咨询我,谢谢!
windows转linux,用于python爬虫和机器学习,安装哪个版本比较好?
1、使用*nix系列操作系统和windows操作系统相比,个人觉得最大的区别是*nix的命令行操作模式;所以如果适应了命令行的操作模式,不管使用哪个发行版的linux其实都是一样的;我现在的主要编辑器是vim。所以工作的80%的时间都是在命令行状态下;
2、桌面环境来讲,我觉得有两个参考因素,美观和工作流;美观上个人偏向于待gnome桌面的ubuntu18;deepin 个人感觉容易审美疲劳;centos主要定位在服务器市场,所以默认的界面个人感觉中规中矩;这里的工作流指的是操作模式,或者说是交互模式,关键点是如何快速的进入和切换到目标程序,包含快捷方式,快捷键,窗口管理器,我主张使用可以灵活配置的gnome桌面,建议gnome,deepin的适合初学者,定制性稍微弱点;交互模式可以影响人的思维模式,我觉得使用linux和使用windows相比就是要在思维方式上有所收获,这点我也推荐操作模式和windows相差较大的ubuntu
3、软件库,deepin是基于ubuntu的发行版,使用apt软件库,两者是一样的;centos使用的是yum,centos软件库主要面对服务器,稳定为主,版本比较低。作为开发者推荐使用一些比较新的软件工具,这点上ubuntu和deepin比较有优势
4、个人觉得基于ubuntu的另外一个发行版值得推荐,就是elementary os,本人已经持续使用了4年时间,每天都在用;版本稳定而且简约,有设计感,至今没有审美疲劳。
到此,以上就是小编对于使用python机器学习的问题就介绍到这了,希望介绍关于使用python机器学习的4点解答对大家有用。