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源码机器学习的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python源码机器学习的解答，让我们一起看看吧。
python做机器学习的话有哪些推荐的书跟课程？
机器学习:
1.理论研究和推导可以看周志华老师的《机器学习》，也称为西瓜书，里面讲了各种算法的推导，比如线性回归，k值最近邻，支撑向量机等可解释模型，缺少神经网络的具体讲解。(还有一点就是其中不涉及到代码)
2.被奉为神作的是一本名为《Hands-On machine Learning with Scikit-Learn,Keras＆TensorFlow》,这本书把机器学习的讲解和代码结合在一块，从线性回归到支撑向量机再到深度学习都有设计(但以机器学习为主)
3.《机器学习实战》，真本书是一本比较经典的书，书比较老了，但是讲的挺好，这本书主要偏重代码，没有涉及到深度学习
深度学习:
1.理论研究的话可以参考花书《深度学习》，这本书纯粹讲理论推导，不涉及代码，是一本比较经典的书
2.《TensorFlow深度学习》，这本书Github上有免费的电子版，把深度学习的TF2.0相结合，俗称龙书，应该是TF书里面比较好的了
3.《动手学深度学习》pytorch版，这本书是把深度学习和Pytorch相结合，是Pytorch里面比较好的书籍了
课程的话:入门机器学习可以看吴恩达的课，主要是我一般喜欢看书自己学[捂脸][捂脸][捂脸]
python如何下载，是否收费？对办公效率提升有哪方面的帮助？
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，可以在windows、linux、macOS系统中搭建环境并使用。其强大之处在于它的应用领域范围遍及人工智能、科学计算、大数据及云计算、web开发、系统运维、游戏开发等。
工欲善其事必先利其器，Anaconda指的是一个开源的 Python 发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项，可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理的发行版本。
Anaconda具有如下特点：
Anaconda ***下载地址：
如上图，建议选择安装Python 3.7 版本，完成下载后，双击启动安装程序，安装过程需要注意以下几点：
如上图，选择“Just Me”安装，如果在安装时选择了“为所有用户安装”，则卸载Anaconda重新安装。
如上图，在“Advanced Options”中不要勾选“Add Anaconda to my PATH environment variable.”（添加Anaconda至我的环境变量），若勾选，可能会影响其他程序的使用。
大兄弟，首先python是门编程语言，编程语言都不收费，如果要说收费那么就是学习成本了。对于任何语言都一样，抖音里面那些打python广告的，你只能信一半。既然是后端编程语言，首先要求的是会数据库，会python，会apache或者nginx，有这些基础了你才可以好的去做相应功能，例如你所指的excel操作。大兄弟，***如你会python了，你就不会仅仅局限处理Excel了，因为那个真的很简单[捂脸][捂脸][捂脸]，你会python了，你就进去[_a***_]行列了[机智][机智]。#我要上头条# 我的slogan:小西瓜就是我，我就是小西瓜胖胖胖
python本身是免费的，但是一些编译器软件和ide收费，如pycharm就是收费的。
下载的话，首先，需要到python的官方网站下载python的安装包。python***的链接地址：
最新版本 3.8.2。
根据不同的操作系统，选择不同版本的安装包。每一个版本提供了三个下载链接，依次是基于网页的安装程序、可执行的安装程序、程序的压缩文件。通常选择下载可执行的安装程序。32位的操作系统请选择Windows x86，64位操作系统请选择windows x86-64。
作为一名数据分析师，日报、周报、月报数据一个也不能少。 相应的， 就要在数据库中提取大量的数据， 并处理大量的Excel表格。
自己在工作中使用的最多的就是Hive-SQL查询语句，很多时候，每天的运行的SQL语句只需要改个日期即可。 但如果你每一天都要对每条SQL语句改日期， 然后再把每条SQL语句粘贴到数据库中跑的话， 会特别的费时耗力。 我们可以写个简单的Python脚本， 这样每次运行前只需要改一次日期，就可以将所有SQL语句运行一遍， 大大提高工作效率。
想必题主一定是为了提升办公效率才打算自学python吧，作为一门简单易用的脚本语言，python语法灵活，设计巧妙，第三方库扩展丰富，因此非常适合自动化办公，下面我简单介绍一下，感兴趣的朋友可以尝试一下：
python如何下载，是否收费？
首先，python是免费的，也是开源的，不存在收费，其次，可以到***直接下载安装包，各个平台都有适配版本（windows、Linux、mac），目前分为2系列和3系列，2系列已在今年1月份停止更新和维护，建议初学者直接开始3系列，最新版本为3.8，也可安装集成软件，像anaconda、winpython等，本身集成python及众多第三方库，自带有开发环境（spyder、jupyter notebook等），功能强大、使用方便，但会占用更多存储空间：
对办公效率提升有哪方面的帮助？
python对办公效率的提高最主要表现在批量、自动化处理数据，尤其对于大量、重复、机械性的操作，如果数据量小，手动处理没有任何问题，但如果数据量庞大，成千上万，手动处理就会费时费力，且容易出错，这时你就可以使用python进行处理，excel、word、txt、csv、json等各种常见的文件和格式，python都有现成的库可以直接使用，pandas、numpy更是数据处理的神器，只需简单几行代码即可快速完成文件读写和清洗，对于自动化办公、提升办公效率来说在合适不过：
当然，除了基本的自动化办公，python还有许多其他用途，人工智能、机器学习、测试运维、web开发、桌面开发、游戏开发等，python都有深入涉及，只要是你能想到的功能，python都在慢慢集成和完善，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。
大数据分析需要从java，python这些语言开始学吗？该怎么学？
感谢邀请，大数据分析不一定从语言学起，是应该从分析方法学起，Java和python是目前大数据应用对接比较广泛的语言，但是也有其他语言比如scala，R语言等。最好的学习方法是边学边动手进行实验，选好一个语言可以语言学习和方法学习同时进行
是的，要从这些语言开始学习。
JAVA：写分布式的实现，如mr，graph，spark（scala），其中scale是大数据的基础，只有这样才能看懂数据处理。
python：写udf，数据处理，单机版，gpu版，脚本。python代码很好上手学习，而且有很多数据库可以直接拿来用。
但你要知道他们两个分别可以做什么，在数据挖掘领域的话，python对j***a有很大的优势。除了语言灵活简单之外，数据挖掘相关的库丰富强大也是一个非常重要的原因。而且现在很多数据挖掘数据的工具，都会提供python的接口。
除了数据挖掘这分析之外，比如爬虫，后台等，还有很多强大的轮子可以用。
上面说明了，这两种语言基本是干什么的。如果想做大数据分析，首先要学习语言。如果大家有想学习这两种语言的。给大家发两张学习线路图。
1.j***a
2.python的学习线路图
①大数据分析常用的开发开发框架haoop，spark等都是由J***a系语言编写的，所以J***a系语言（如scale语言）是学习大数据的基础，只有这样你才能看懂数据处理逻辑，有时还需要看源码来处理问题。
②Python语言代码简洁，有丰富的科学数据处理库，善于处理多维数组运算，矩阵运算等复杂数据计算，是大数据分析和机器学习的首选语言。
③引用大神们的一句话总结这个问答“抛开使用场景和用户需求来空谈技术，都TM是耍流氓”。
大数据是我的主要研究方向之一，所以我来回答一下这个问题。
做数据分析也有很多不同的岗位，虽然都是数据分析但是分析的过程和使用的工具也有很大的区别。比如应用级数据分析员往往通过各种工具软件来完成数据的分析和整理，传统做BI的工程师大多需要掌握数据库知识和业务知识，对编程语言几乎没有任何要求。其实，未来企业使用的更多的数据分析人员是这种应用级数据分析员，简单的说就是做场景数据分析。
另外一种数据分析就是研发级数据分析，这部分数据分析任务往往要结合机器学习等技术来实现，需要掌握各种常见的数据分析算法，以及使用编程语言来实现这些算法，然后由实现工程师完成应用实现。
数据分析的过程涉及到数据***集、整理（清洗、脱敏、归并等过程）、算法设计、算法训练、算法应用等步骤，算法实现则需要使用编程语言来实现，而目前使用较多的语言是Python。我在早期做大数据的时候使用的就是J***a，后来改用Python，我比较推荐使用Python来做大数据分析，使用Python确实比较方便。
所以，做大数据分析，如果做研发级数据分析当然需要学习编程语言，但是并不是所有的数据分析师都需要编程。
我目前在带大数据团队，我会陆续在头条上写一些关于大数据方面的科普文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。
如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。
谢谢！
到此，以上就是小编对于python源码机器学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python源码机器学习的3点解答对大家有用。
