本篇文章给大家谈谈python机器学习经典示例，以及Python 机器学习对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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Python深度学习之图像识别
前面有几讲也是关于机器学习在图像识别中的应用。今天再来讲一个关于运用google的深度学习框架tensorflow和keras进行训练深度神经网络，并对未知图像进行预测。
import ImageFilter2 imfilter = im.filter（ImageFilter.DETAIL）3 imfilter.show（）4 序列图像。即我们常见到的动态图，最常见的后缀为 .gif ，另外还有 FLI / FLC 。
OpenCV OpenCV是最常用的图像和视频识别库。毫不夸张地说，OpenCV能让Python在图像和***识别领域完全替代Matlab。OpenCV提供各种应用程序接口，同时它不仅支持Python，还支持Java和Matlab。
EasyOCR像任何其他OCR（谷歌的tesseract或任何其他OCR）一样从图像中检测文本，但在我使用它的参考资料中，我发现它是从图像中检测文本的最直接的方法，而且高端深度学习库（pytorch）在后端支持它，这使它的准确性更可靠。
如何使用python进行机器学习
基于以下三个原因，我们选择Python作为实现机器学习算法的编程语言：（1） Python的语法清晰；（2） 易于操作纯文本文件；（3） 使用广泛，存在大量的开发文档。
sudo yum install python-matplotlib 如果以交互的方式使用matplotlib，最好使用ipython.（虽然在python shell下也能执行）因为绘图是个相对消耗大的操作，python会在所有操作结束后才改变图。而ipython能做到实时改变。
前面有几讲也是关于机器学习在图像识别中的应用。今天再来讲一个关于运用google的深度学习框架tensorflow和keras进行训练深度神经网络，并对未知图像进行预测。
Python 被称为是最接近 AI 的语言。下面和大家分享一下如何使用Python（6及以上版本）实现机器学习算法的笔记。所有这些算法的实现都没有使用其他机器学习库。
***期新手练习Ph
正所谓“人生苦短， 我用Python”。Python的一大优势就是 有丰富且易用的第三方模块，省去了大量重复造轮子的时间，节约了众多开发者的生命。对于已经熟悉Python开发的人来说 ，安装第三方模块是家常便饭的事情。
养鱼的水调节PH值主要有四种方法：自然缓释控制法、化学控制法、水质软化控制法和生物物质控制法。自然缓释控制法。就是在水中投放一些能缓慢释放酸碱元素的物质。
在常温25摄氏度下，水的pH等于7是中性，小于7为酸性，大于7为碱性。其实pH值是随着温度变化的，比如0℃时，纯水的pH接近6，此时pH为6表示中性。
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