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 2.7 机器学习的问题,于是小编就整理了5个相关介绍Python 2.7 机器学习的解答,让我们一起看看吧。
python脚本能做什么?
将Python用于机器学习:可以研究人工智能、机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
3.网络爬虫
在爬虫领域,Python是必不可少的一部分。将网络一切数据作为***,通过自动化程序进行有针对性的数据***集以及处理。
4.自动化运维
把运维工作自动化,能够把运维人员从服务器的管理中解放出来,让运维工作变得简单、快速、准确。
6.游戏开发
7.桌面应用开发
用python做机器学习有哪些资料推荐?
sklearn, 去***下载,里面讲解非常详细,同时还要学习一个pandas,numpy,matplotlib。视频的话直接在爱奇里搜机器学习,有一个免费的系列***,希望能帮助到你。记住,是免费的。
如今确实挺多诸如数据分析、机器学习的岗位选择使用python做开发的多,那么,如果是想从事机器学习开发的话,该如何起步呢?
要想把机器学习用起来,就得先掌握python的基础,诸如import、对象等的一些概念和使用要了然于心,否则基础不扎实的话,就会面临很多琐碎的问题。对于python基础的掌握,推荐慕课网教程,个人听过感觉还不错。 当然,书籍方法的话推荐《Python编程 从入门到实践》,此书可以充当字典,遇到不会的可以多翻翻。
python提供了很多可以很好支出程序进行矩阵、线性和统计等的数学运算,像大部分机器学习的开发者都熟悉的Scikit Learn包一样,里面封装了很多算法,可以让我们事半功倍。但也相应的需要我们花时间去了解里面包的使用,在这里推荐去***看(),里面也提供了很多例子供我们参考和研习。当然,也可以购买相应的书籍,这里推荐《机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow》。此书涵盖机器学习的基础理论知识和基本算法——从线性回归到随机森林等,帮助读者掌握Scikit-Learn的常用方法;探讨深度学习和常用框架TensorFlow,一步一个脚印地带领读者使用TensorFlow搭建和训练深度神经网络,以及卷积神经网络。
机器学习需要使用的算法是很多的,虽然前辈们已经为我们留下了各种包方便我们使用,但真正解决机器学习开发者级别的,还在于内功的深厚,也就是算法。 只有真正的弄懂了算法,在开发的过程中才能真正的知其然而又知其所以然。 懂得了算法,你才能知道为什么需要这样做,为什么那样做会产生那样的结果,如何更好的调参等。 如果没有算法做铺垫,很快就会迷失在调包的迷雾中,很难更近一步的往上。 在这里,推荐你去看吴恩达机器学习课程,这门课程在网易公开课上也有。 同时,也建议你去看机器学习的入门教材,也就是周志华出的《机器学习》,此书对于新手来说也算是一件宝物。在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章,大致分为3 个部分:此书介绍机器学习的基础知识;讨论了—些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习)后期还涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等。
[_a***_]电子专业的学生需要掌握哪些编程语言?
同机电。
我的建议是,在保证本专业相关编程学习(如PLC、机床编程)的前提下,可以学习以下语言:
1: c语言。这个是硬性要求,机电意味着你要同设备底层打交道,所以必须学好至少要熟练掌握c语言。
2: python。python是一门非常简洁优美又万能的语言,以后在做各种工程(例如力学分析、系统可靠性、数据分析等等)计算的时候可以用来替代matlab和lingo等软件;也可以用来快速搭建实验平台。
3:java。Java目前应用最广泛的是在web领域和android开发领域;机电的话,如果有pc端移动端交互界面等需求,可以***用。
学Python的电脑要什么样的配置?
谢邀。
学一门编程语言,从使用上来说,能装系统就可以开发。
不过如果考虑长久使用,还是需要稍微配置高一点比较好,注意几点,内存够,处理够,固态要上,固态的体验真的不一样。
如果你是做web开发,现在最少也需要4g内存了,既然决定学技术,就要把自己的武器武装的够顺手。
如果是大数据类的,我只能说配置越高越好。
你好,我是科技K哥。
初学者角度
如果你是刚涉猎Python的话,用于学习其实并不需要太高配置,普通的i3处理器+4G内存就可以胜任很多工作。
初学者一般先学语法,对于CPU的要求并不高,即使是Django Flask这些框架也是游刃有余。
我说的进阶是对于数据处理这一块,如果你打算学习数据处理这方面,可能需要升级一下整体配件
当然啦,初学的话上面的配置也足够了,这得看你的数据量多大。
正常学python对电脑配置要求不高,而且系统的话,linux, macOS,windows都能很好支持。随便找台电脑都没什么问题,一百多元买的树莓派也能很好的支持,配上鼠标和显示器就可以了。
很高兴能回答你的问题,我是报了一个python班的学者,同时自己也在看官方文档。可以关注我,多多交流。
学Python对电脑有要求吗?
python语言是目前很火爆的一门编程语言,它是开放型语言,拥有强大的第三方库,涉及领域包括网站,数据分析,数据爬取,数据可视化,机器学习等。它可以运行在Windows操作系统上,也可以运行在iOS系统上,这是python***上的下载要求。
基于下载python,需要什么配置电脑,或者说系统是什么样子的,可以根据下载一个软件的系统要求来。更多的python信息可以百度搜索
python对于电脑的要求其实不是很大,但是我们用户对电脑的性能确实有较大要求的。举个例子:我希望我的电脑能在我一边运行python的代码的同时,还能开启多个软件同时运行,速度还不能太慢。这就需要对电脑CPU的性能有要求了。这里推荐一下我自己用的电脑配置:
要是纯粹的是软件开发,我建议处理器要好一点,要是想软件开发和游戏制作于一体,那就对显卡有比较高的要求啦。
基于现在的2.版本已经不更新了,因此我建议下载python最好下载3.5上,这样的话去官方文档会有很多学习资料。
如果觉得对你有帮助,可以转发,告诉更多的小伙伴!
看你学习python用来做什么事情?
python可以用于网站,数据服务,爬虫,图像识别,机器学习等领域。
像一般的网站,数据服务,爬虫。那么使用4核8g内存的普通家用台式机或者笔记本电脑都可以。
图像识别,机器学习等高端领域需要机器配置高一些,8核16g打底,外加一块不错的显卡,使用高端台式机使用。
前段时间,我自己使用tensorflow编写了一个文本分类的例子,在4核16g台式机中无***常运行,在执行时,cpu始终处于100%。
希望能够帮到你,欢迎与我讨论,关注我吧,了解更多编程的知识,谢谢!
Python需要掌握到什么程度才可以涉足机器学习领域?
- python基础语法知识,这是重点,比较简单,没有什么复杂的逻辑而言。
- numpy库,python的一个第三方库,主要用于科学计算,这个库是很多机器学习,人工智能框架所依赖的核心库。
- pandas库,python中用户用于数据处理的库,基于numpy实现。
- matplotlib库,python中用于绘图的一个库,可以绘制各种统计图,功能很是强大,在数据处理时和算法调优时会用到,使用图像可以使我们清晰的看到数据分布和算法调优过程。
用Python做机器学习是可以的。
首先要把Python的基础学会,一两周的实际就差不多了。难的是那些机器学习的相关库,那些内容是重点,需要花心思和精力。不过那些进阶的内容也是建立在基础知识之上的,所以先学好Python基础吧。基础不牢,地动山摇~~
我目前正在使用Python做机器学习方面的研发,所以我来回答一下这个问题。
机器学习目前被广泛使用,诸如智慧医疗、智慧交通、智慧物流等领域都有机器学习的身影,我目前正在做的研发内容主要涉及智慧诊疗,这也是一个大方向。
机器学习的目的就是从杂乱无章的数据中找到背后的规律(Machine Learning in Action),机器学习的发展比较依赖于大数据的发展,可以说大数据是机器学习的重要基础。机器学习通常的步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、训练算法、使用算法等几个核心环节。
Python由于其自身的特点(简单、库丰富)在人工智能、大数据领域有广泛的应用,研发人员一般在实现算法的时候都会选择使用Python,因为调整起来也比较简单,所以很受欢迎。我在早期的时候使用J***a做算法实现,后来改用的Python,改用Python之后确实比较方便。
Python本身并不复杂,我在使用Python做机器学习之前完全没有使用过Python,在学习了不到一周的时间之后就开始使用了,所以做机器学习的研发对Python的要求并不高,完全可以一边学习一边使用。
我使用Python和J***a的时间比较久,我在头条上还写了关于学习J***a和Python方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我的头条号,相信一定会让你有所收获。
如果有关于Python方面的问题,也可以咨询我。
谢谢!
到此,以上就是小编对于python 2.7 机器学习的问题就介绍到这了,希望介绍关于python 2.7 机器学习的5点解答对大家有用。