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机器学习课程的问题，于是小编就整理了5个相关介绍Python机器学习课程的解答，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？
- 想学习python用来做机器学习方面的内容（如建立LDA模型），该如何入门并学习？
- 机器学习学习完python后再怎么学，整个学习过程是什么？
- python机器学习和数据分析有什么区别？
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。
想学习python用来做机器学习方面的内容（如建立LDA模型），该如何入门并学习？
Python基础
首先，装ANACONDA，是PYTHON的集成环境。
ANACONDA的安装程序 ***s://***.continuum.io/downloads/ ，选择PYTHON3版本的。
推荐 菜鸟教程 PYTHON3版***://***.runoob***/python3/python3-tutorial.html
CSDN也有PYTHON的库，不过不够系统，可以有一定基础再看看。链接***://lib.csdn.net/base/python
11 行 Python 代码实现的神经网络
***://python.jobbole***/82758/
程序很短，知识量很大。把这个搞明白了，你也就入门了。
机器学习学习完python后再怎么学，整个学习过程是什么？
那就可以做项目了，无论是自己做项目还是几个人一起做项目都可以。图像，自然语言处理，金融预测都可以。如果做图像，那么推荐斯坦福的CS231n，偏重应用。如果做自然语言处理，推荐CS224。如果做金融预测，那么要额外去补一些大数据处理的方法论。另外论文不可不读，记住一点，论文只是论文，目的是为了开拓思路。哪怕是大牛的论文，不代表其结果是好的。书其实没什么太好的书，我推荐Goodfellow的Deep learning。很多人建议一开始就特系统的学习，我不赞成。你踏进一个全新的系统希望通过一些指导系统的掌握一门技术，我认为效率很低。先动起手来，好读书不求甚解，宽度够了再来系统的深度学习。
python机器学习和数据分析有什么区别？
机器学习是一种算法，python是一种语言，python只是借助框架实现机器学习的一种手段。
数据分析是一个过程，是对数据处理的一种方式，其中可以包含机器学习方法，也可以使用诸多其他的方法，数据分析还包括原始数据的清理、归类等[_a***_]。
如果是广义的机器学习，实际上还包含其他很多算法，如图像识别、NLP等等，在广义上来讲，数据分析和机器学习是相互交叉的，机器学习作为工具之一可以被数据分析很好的使用，同样数据分析也有助于机器学习提高算法的效率和性能。
到此，以上就是小编对于python机器学习课程的问题就介绍到这了，希望介绍关于python机器学习课程的5点解答对大家有用。
