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 应用的问题,于是小编就整理了4个相关介绍Python 机器学习 应用的解答,让我们一起看看吧。
- 用python做机器学习有哪些资料推荐?
- windows转linux,用于python爬虫和机器学习,安装哪个版本比较好?
- 是不是机器学习的框架都偏向Python?如果是,为什么?
- Python机器学习,如何特征学习人脸?
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,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(***s://scikit-learn.org/stable),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。
windows转linux,用于python爬虫和机器学习,安装哪个版本比较好?
1、使用*nix系列操作系统和windows操作系统相比,个人觉得最大的区别是*nix的命令行操作模式;所以如果适应了命令行的操作模式,不管使用哪个发行版的linux其实都是一样的;我现在的主要编辑器是vim。所以工作的80%的时间都是在命令行状态下;
2、桌面[_a***_]来讲,我觉得有两个参考因素,美观和工作流;美观上个人偏向于待gnome桌面的ubuntu18;deepin 个人感觉容易审美疲劳;centos主要定位在服务器市场,所以默认的界面个人感觉中规中矩;这里的工作流指的是操作模式,或者说是交互模式,关键点是如何快速的进入和切换到目标程序,包含快捷方式,快捷键,窗口管理器,我主张使用可以灵活配置的gnome桌面,建议gnome,deepin的适合初学者,定制性稍微弱点;交互模式可以影响人的思维模式,我觉得使用linux和使用windows相比就是要在思维方式上有所收获,这点我也推荐操作模式和windows相差较大的ubuntu
3、软件库,deepin是基于ubuntu的发行版,使用apt软件库,两者是一样的;centos使用的是yum,centos软件库主要面对服务器,稳定为主,版本比较低。作为开发者推荐使用一些比较新的软件工具,这点上ubuntu和deepin比较有优势
4、个人觉得基于ubuntu的另外一个发行版值得推荐,就是elementary os,本人已经持续使用了4年时间,每天都在用;版本稳定而且简约,有设计感,至今没有审美疲劳。
是不是机器学习的框架都偏向Python?如果是,为什么?
是的,机器学习的框架都偏向Python。要说原因,其实就是Python语法简洁,学起来轻松。
这里要明白一个概念,对于大多数机器学习框架来说,Python只是一个wrapper(对内部实现的封装),只是一个调用接口而已。Python语言本身的性能并不高,甚至说很低,但他的有点是使用方法,而这些框架的底层实现,几乎都是用C/C++来完成的。
C/C++的效率是非常高的,但由于许多从事机器学习研究的科研人员,特别是在研究所和高校里的,他们的专业和计算机语言的相关度并不是那么高,更多的是深入机器学习相关的理论和算法,如果对外接口也是C/C++,那么无疑会提高机器学习框架的使用门槛,这样一来是对用户不够友好,让大家陷入语言的细节;一来是不利于机器学习框架的推广。所以,几乎大多数的机器学习框架都支持Python来作为调用接口,而内部实现则是C/C++。久而久之,Python已经成为了机器学习框架对外接口的事实标准。
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。
到此,以上就是小编对于python 机器学习 应用的问题就介绍到这了,希望介绍关于python 机器学习 应用的4点解答对大家有用。