大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于通过python学习算法的问题,于是小编就整理了2个相关介绍通过Python学习算法的解答,让我们一起看看吧。
python算法作用?
可以做分类。通常是做文本分类。 在此基础上做邮件的垃圾邮件过滤。还有自动识别效果也不错。
这是一个常见的算法。而且用处挺多的。 在语言分析里常用。比如:我有一组文件,想自动分成不同的类别。 再比如我有一个文章,想根据内容,自动分锻落。再比如有很多新闻,可以自动按行业进行分类。
这个算法有自学习,也就是机器学习的扩展。所以可以让算法自动升级精度。开始50-70%,后来可以达到90%的分类精度
作为一名研究生,除了可以用python写各种算法之外,还应该如何提高自己的python水平?
Python当中学到了算法这个部分,我们就要考虑进阶或者是提升。简单的说一下,Python的进阶流程:了解基本--->熟练使用常用的库--->Pythonic--->高级玩法--->看透python的本质;
web Programming: Django, Pyramid, Bottle, Tornado, Flask, web2py
GUI Development: wxPython, tkInter, PyGtk, PyGObject, PyQt
Scientific and Numeric: SciPy, Pandas, IPython
Software Development: Buildbot, Trac, Roundup
System Administration: Ansible, Salt, OpenStack
如题,作为一个研究生,你用Python写算法,我觉得你应该是想往大数据,人工智能方面发展。
Python这些年随着大数据人工智能的大爆发也变得流行起来,你想再提升自己Python的水平,我觉得你可以从以下着手!
Apache Spark是一个计算速度快,易用,支持复杂分析的大数据处理框架,大有取代mapreduce之势。
Python虽说在机器学习和人工智能方面有极好的应用,但是Python有一个大缺陷,不支持分布式计算,但是不要紧,spark提供了极好的Python接口Pyspark,借助他,Python在分布式计算、流计算方面有了极大提高。
另外,spark的核心RDD弹性分布式数据集和Python中pandas中的DataFrame十分相似,可以十分方便的相互转化。所以说spark让Python有了分布式处理大数据集的能力。
web后端
Python有十分多的强大的web后端框架,如Django,flask等,学习这这可以巩固Python的基础,又会使用到Python的高级用法,如装饰器,类及魔法方法,数据库等。
学习spark和web后端的优势
你不可能一直在单机上使用模型,你可能会在大数据框架和网站来部署模型,这需要你了解后端和分布式计算,学习这两方面,既能提升Python水平,也能让你在日后的大数据和人工智能领域如虎添翼。
python
最接近人类的语言,学习起来特别容易上手。只会一门语言是不够的,会影响对编程语言的理解。在研究生阶段最好再入门Java或者C,有比较,更易理解Python语言的编程思想,语言的优劣。笔者就是写过一段时间Python,工作需要用了一段时间J***a,再回过头用Python,领悟许多。看优秀Python包的源码,建议看Google或者其他的大厂的开源小Python项目,看了不同人的代码风格才知道自己差距在哪。然后,根据实际尝试写一个包发布到
pypi.org
。动手做才能看到忽略的细节。Python写算法,基本上的意思是会调机器学习的scikit-learn、深度学习的TensorFlow等。这些不能帮助理解一门语言的核心思想。建议尝试用Python写一个web项目,做做网页或者写写接口。会做一个服务是日后工作的必修课。
到此,以上就是小编对于通过python学习算法的问题就介绍到这了,希望介绍关于通过python学习算法的2点解答对大家有用。