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 机器学习实战的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python 机器学习实战的解答，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]
如何学习作为机器学习基础的Python语言？
大概可以分成几个阶段。
第一个阶段，是掌握Python 基础技能。这可以按照一些教程和书籍来进行，比方说《笨方法学Pyhon》、廖雪峰的Python教程、《Python cookbook》等等。这一阶段的重点是多看多写代码，只有多看多写才能尽快熟悉。在这个阶段，还要熟悉一些常用的库，例如Numpy、pandas、matplotlib等等。这些可以按照文档或者在github上找到现成的文档和代码来学习。
第二个阶段，了解一些机器学习的基本内容。可以看MOOC，也可以买些相关书籍。吴恩达的机器学习教程很受欢迎，网上能找到视频和笔记。
然后进入第三个阶段，把Python和机器学习结合在一起。可以自己尝试实现一些机器学习工具，例如k-均值聚类、决策树、线性回归、逻辑回归、支持向量机之类，要是自己实现不了也没有关系，毕竟github上有大量的代码可以参考学习。
别相信那些一上来给你推荐十来本几百页书或者资料的人！学python，十步！一，安装python3！二，Google查一下基本语法！三，Google一段简单的python代码跑一下，代码去理解基本语法！四，自己找一项目写代码，实战出高手！五，写代码！六，写代码！七，写代码！八，写代码！九，Google python的面向对象！十，GitHub上开一个自己的项目！
Python速度那么慢，为什么还经常用于机器学习？
python 在机器学习时，运行计算时，调用numpy 库，这个库速度非常快，和c语言的一个级别。现在运算量大的 机器学习 算法，都用 gpu,tpu 等硬件提速，如果靠cpu,无论***用什么编程语言，都不可能 达到要求，类似 比特币挖矿，都用矿机，用cpu 挖就赚不到钱，比电费多不了多少。机器学习 ***用硬件提速 也是这个道理。所以和上边***用的编程语言 关系不大。 python 编程速度快，算法编程实现是，可以大大节约 开发人员的时间，减少软件错误。
python,是最适合机器学习的，所以被广泛***用。
python,只所以在桌面软件，服务器等大型软件上，***用的少，主要原因是 和 c以及java 相比，python 不利于代码的保密。而机器学习，不需要将算法代码，发布给用户，所以没有这方面问题。
大部分的机器学习库都是用 C++ 写的，都提供了对 [_a***_] 和 Python 的支持，使用这俩语言相当于在调包而已，一些计算密集型、IO密集型的操场都是底层框架在跑，所以对于 Python 写的机器学习项目来说，不是很慢。
主要原因还是 Python 语法简洁，上手容易。
到此，以上就是小编对于python 机器学习实战的问题就介绍到这了，希望介绍关于python 机器学习实战的3点解答对大家有用。
