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常用机器学习的问题,于是小编就整理了5个相关介绍Python常用机器学习的解答,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?
- spark机器学习和python机器学习的区别是什么?
- Python机器学习,如何特征学习人脸?
- pythonweb开发是学点golang好还是学数据分析、机器学习好?
- 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?
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]
spark机器学习和python机器学习的区别是什么?
spark是一个框架,python是一种语言,spark可以由python编写,python可以在spark下运行。原理上都是一样的,机器学习的原理都是数学上的东西。两者的区别只是语法上的不同,spark比较适合处理海量数据,但是不代表python不可以,而且python引入spark架构,既可以充分利用spark的分布式优势,也可以利用python灵活方便的优势。用的话选一个用就好了,没有一定的谁好谁坏。
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,阿里等公司在手机解锁、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。
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[_a***_]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,然后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!
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?
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
如果想学习机器学习的话,建议书籍和视频一起看。
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》
***推荐斯坦福大学吴恩达的机器学习和深度学习相关课程。
到此,以上就是小编对于python常用机器学习的问题就介绍到这了,希望介绍关于python常用机器学习的5点解答对大家有用。