大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于机器学习算法与python学习的问题,于是小编就整理了5个相关介绍机器学习算法与Python学习的解答,让我们一起看看吧。
- python怎么实现人工智能?
- Python人工智能学习流程怎么安排?
- 没编程基础,做算法研究,python与matlab用哪个更好?
- 数据分析真的每天都是python,SQL吗?转行数据分析的话要重点学习什么呢?
- 学Python发现学一门编程语言很难,有哪些学好编程的方法或技巧?
python怎么实现人工智能?
Python被称为人工智能时代的黄金语言,但是仅仅掌握它还是不能够胜任人工智能方面的工作。Python语言是一门工具,而人工智能是一个非常广的方向,诸如宽度学习、深度学习、各类算法等等。
如果你具备了Python编程能力,那你可以用Python做点什么呢?
一、网络爬虫。***集网页的数据,为后期的数据挖掘或者数据库的建立提供数据支撑,网络爬虫数据还可以做浏览器等;
二、数据挖掘和分析、科学计算、机器学习。Python中的pandas、numpy、matplotlib等数据处理库,可以助力你进行科学计算和可视化;
四、web开发。其实很多著名的网站像知乎、YouTube、豆瓣网就是Python写的,此外很多大公司,包括Google、Yahoo等,甚至NASA(美国航空航天局)都大量地使用Python;
五、网络游戏后台。很多在线游戏的后台都是Python开发的;
……还可以写很长很长…………还可以写很长很长……
Python人工智能学习流程怎么安排?
学习Python人工智能需要系统性、全面性和实践性的学习。以下是一个较为完整的Python人工智能学习流程:
学习Python基础:学习Python语言基础,包括Python基本语法、数据类型、控制流、函数、模块和面向对象编程等。
学习数学基础:数学基础是人工智能学习的基础,包括线性代数、概率论、统计学等。
学习机器学习:学习机器学习理论和算法,包括监督学习、无监督学习、半监督学习等,同时需要学习Python机器学习库,如scikit-learn、TensorFlow、Keras等。
没编程基础,做算法研究,python与matlab用哪个更好?
在科研方面,个人感觉Matlab还是python都可以,只要选择其中一个就要坚持下去。两个编程环境和语言各自成一个体系,编程语言都非常易懂。
从就业角度考虑,python会比Matlab较佳一些,现在各大厂的深度学习都以python语言为基础,且可以跨平台编程;而Matlab仅限于科研测试仿真验证等方面,在工业上、深度学习等应用上欠佳。
python语言发展势头迅猛,而Matlab开始拒绝国内一些有军工背景的高校,孰优孰劣一目了然。
只想说一点:
如果说算法研究是一座大厦,那么,
编程基础,尤其是Python入门级编程基础,只是一个小小的台阶。
要做算法研究,连大厦都要攻克,还会怕一级台阶吗?
不要因为区区一点编程基础而决定你的选择。
至于具体用哪个好,要看你具体研究什么算法了。
做算法研究用Matlab。
首先,有个概念要弄清楚,Matlab是一个数学软件,Python是一种编程语言,二者不是一个概念。Matlab支持的编程语言是C,C++,Fortran。
其次,算法的基础是数学,而Matlab是一个非常专业的数学软件,他提供了很多数学函数的解法,[_a***_]里高等数学里公式解起来毫无压力。
再次,算法着重考虑的是执行效率,而非编写效率,C语言等编译型语言在执行效率方面,碾压Python这种解释型语言。Python的优势在于编写效率高。例如一个功能用Python写10行代码就可以搞定,而C语言需要几十行代码。
一个语言适不适合做一件事,要看执行效率,也要看编写效率,更重要的是这个语言是否已经有了,前人写好的解决相关问你题的类库,比如,计算球体的体积,语言中有相关函数的话,我们只要调用函数,代入球的半径就可以得到体内,否则的话,我们需要先知道球的体积公式,再去实现公式,最后才能得到体积。
站在前人的肩膀上才能走的更远,最近美国这个前人不太乐意我们站在他的肩膀上了,禁用了哈工大的Matlab。
算法研究用Matlab,网络编程用Python
本人以前用的是MATLAB,现在用的是Python。
做算法研究,一般要求是数学或者相关专业的,算法还是很看重数学逻辑和数学基础的,对于选择python还是选择MATLAB,我们要知道他们的差异之处。
MATLAB
一款收费的软件,很多学校都在使用,理工科的同学应该都熟悉,一般都学过这门课程。
首先,MATLAB的应用非常广泛,主要用于数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人,控制系统等领域,几乎可以说是无所不能。
其次,MATLAB的语言更偏向于数学,尤其像矩阵,矩阵运算等,非常适合理工科的做算法研究。
更厉害的是MATLAB的仿真功能,可视化很厉害,像飞机制造中的飞机模拟等,这个目前很多软件都不能很好的处理。
一个收费的软件,它的使用范围和使用者如此多,更能说明它的强大之处。
python
作为一个开源的软件,最近几年非常的火热,简直有超过Java的想法。
数据分析真的每天都是python,SQL吗?转行数据分析的话要重点学习什么呢?
1、SQL是必备的。
2、一些python的分析工具包,numpy、pandas、matplotlib库要熟悉。
3、要会ETL。如:ETL工具 离线: sqoop、DataX、Kettle,实时:StreamSets。
ETL(提取、转换、加载)指数据驱动型组织从多个来源收集数据,然后将数据集中起来以满足数据发现、报告、分析和决策需求的过程。
4、另外一些BI工具要熟悉,不光分析数据,还得展示出来给大众看,像powerBI,fineBI,superBI,Tableau。
5、大数据方向的技术也是必备的。如:
文件存储:Hadoop HDFS、Tachyon、KFS,NFS、S3等
离线计算:Hadoop MapReduce、Spark等
流式、实时计算:Storm、Spark Streaming、S4、Flink等
NOSQL数据库:HBase、Redis、MongoDB、Dragonfly 等
SQL是数据分析师最常用的工具,几乎每天都会用到,主要是其基本用法需要掌握。
基础入门可能包含如下:
提高篇:
可以对照看看,自己各点掌握得如何?
Python在业内使用也挺多,但不是必须,相当企业并没有要求。当然如果你想学习机器学习算法,建模,python是一个可选的基础之一,其第三方库包及其丰富。
其他的,比如BI工具,很多企业使用都不一样,这个其实可以在工作中边学边用。
既然是转行到数据分析,就涉及到如何拿到一份offer的问题。笔者以往的经历来看,相当多企业,面试开始就是SQL技术面。过关之后就会有大量的分析题,这非常考验面试者能力。
数据分析理论知识:
思维能力:这块面试官可以从你的表达,谈吐感受到。往往也是考虑的重点,建议看看经典书籍《金字塔原理》、《批判性思维》等;
项目积累:即使是转行,从未涉及过数据分析工作,在找工作之前,完全可以找到一些项目和数据练手。这样,会让自己有更充足的准备。
学Python发现学一门编程语言很难,有哪些学好编程的方法或技巧?
千里之行始于足下,打好基础方可勇攀高峰
作为一名web前端开发工程师,我认为不论是俄语、英语、法语还是其他语言,每一门语言都有其独特的特点,当你准确的把握了这种语言的特点学起来是很轻松的。
先去蹭几节免费的试听课、体验课、网课感受一下啊,比如关注我!
在这个信息如此丰富和发达的年代,要蹭几节课还不容易吗?如果觉得好就可以继续学习,哪怕是付费学习,因为你认可这个东西,而且学一门技术确实也可以改变你的将来,如果觉得不适合自己就不用考虑了。所有的动力是源于热爱的,所以先确定下自己是否热爱你所选择的。
学编程最好的方法是在编程的过程中学。
学习编程跟上大学前的文化课学习很不一样。不少人学习编程的时候,总用以前的学习方法来学习,觉得必须把所有的知识点都记住,甚至背诵下来,再开始来动手编程。这样的方法是不可行的。
学编程有点像学游泳,理论知识的学习需要学习一点,但有所了解就足够,稍微了解理论后要马上开始行动,在行动过程中学会编程。
我建议先找一些入门类的教程,先稍微看下,最重要的是要打开编辑器去敲代码,可以将demo中的代码复制粘贴再运行,实际上Python作为入门最友好的语言,挺好理解跟上手的。只要多动手实践,慢慢就可以入门了。
学编程最重要的是多编程多写代码,代码量写够了,熟能生巧。没有足够的代码量,一切都是空谈。
加油,不要放弃。有困难的话,可以私信联系我,多讨论,共同学习。
Python是机器学习语言的一种,机器学习语言还有:R、MATLAB和OCTAVE语言等,其中最流行的是R和Python两种语言,下面重点介绍一下Python语言的特点及学习方法及技巧。
一、Python语言的优势
选择Python作为实现机器学习算法的编程语言,由于Python具有一下优势:
(1)具有清晰的Python语法结构。容易理解,即使不是编程人员也能理解程序的含义;
(3)Python的科学工具可以与绘图工具Matplotlib协调工作;
(4)使用广泛、存在大量的开发文档。目前科学和金融领域Python语言得到了广泛应用。
二、Python语言的缺点
Python语言唯一的不足是性能问题:
第一、运行速度慢。Python程序运行的效率不如JAVA或C代码高 但是我们可以使用Python调用C编译的代码。这样我们就可以利用C和Python的优点,改进Python程序性能, 逐步开发机器学习应用程序。
作为一名IT从业者,同时也是一名教育工作者,我来回答一下。
首先,在当前的大数据、智能化时代,学习Python语言是不错的选择,Python语言的应用前景比较广阔,不仅IT互联网行业在大量使用Python语言,未来传统行业应用Python语言的场景也会比较多。
学习编程语言需要一个系统的学习过程,即使Python这样相对比较简单的编程语言,对于没有任何编程基础的人来说,也会遇到一定的学习困难,而要想顺利入门Python语言,可以从以下三个方面入手:
第一:重视实验。编程语言说到底就是一种工具,一定要多使用才能逐渐熟悉,所以学习编程语言一定要重视多做实验,而且实验要有一定的层次,既要有验证概念的实验,还需要有综合性的实验,这对于形成自己的编程思想有非常直接的影响。另外,在做实验的过程中,应该参考一些优秀的代码,这对于形成优秀的编程习惯也很重要。
第二:重视总结。学习编程的过程中,一定要重视对于概念的总结,尤其是学习到面向对象的部分,对于一些抽象概念的理解是非常关键的。总结的过程是形成自己方***的过程,所以总结能力强的学习者,往往能够快速入门。在总结的过程中,应该多与技术专家进行交流,交流的过程也是学习的过程。
第三:重视应用。编程语言的应用与场景有非常直接的关系,基于场景进行编程,也会深入掌握一些编程的细节。当前Python语言的应用场景是非常多的,比如数据分析、Web开发等等,职场人可以基于自身的岗位任务来使用Python。
我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!
到此,[_a1***_]就是小编对于机器学习算法与python学习的问题就介绍到这了,希望介绍关于机器学习算法与python学习的5点解答对大家有用。