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机器学习及实现的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python机器学习及实现的解答，让我们一起看看吧。
机器学习-如何通过Python快速入门机器学习？
想快速入门的话，你可以这么看机器学习. 把每个机器学习算法看成一个函数，你只关心他的输入输出是什么就行，这样只要有点编程基础的话就都会使用机器学习了！这个级别的就看看python的sklearn包的机器学习算法模型怎么调用就行。应用性的机器学习算法的学习可以多看看Jason Brownlee的blog，有很多例子很容易上手
再进一步的话，就对每个算法函数的参数去多做点了解，比如把某一个参数调大调小会有什么影响等等。当模型出现结果不好时，能大概知道怎么去调动参数做。还有就是了解下怎么去评估一个算法的好坏，当数据平衡不平衡时分别用什么metrics比较好。以及怎么处理under-fittinng 和over-fitting问题。
在快速入门也知道怎么使用这些模型时，可以花时间具体去看看每个算法的具体理论，以及他们的优缺点，这样碰到不同问题就会大概知道选用什么方法去解决了！
如何学习作为机器学习基础的Python语言？
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，修改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！
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。
人生苦短，为何要用Python？
学习Python请关注我！Python有很多丰富的包，让你写程序就像搭积木一样，并且不仅仅如此，比如你要用乐高搭一辆汽车，Python提供给你的并不是一个一个的小零件，而是直接给你车发动机，车底盘，车轮子，车门等等，简单拼装就可以造车，甚至造飞机，火箭！你完全不需要懂其中的所谓核心技术！
在Python开发领域流传着这样一句话：人生苦短，我用Python，这句话出自Bruce Eckel，原文是：Life is short，you need Python。使用过Python语言的程序员，或者从别的语言（比如Java）转换到Python开发的程序员或许对这句话的理解更加深刻。
我在从事软件研发的16年中，曾经长期使用过C和J***a语言，在从事机器学习方向研发的早期，我也在***用J***a语言，后来转向Python之后就一直在使用Python。***用Python进行机器学习方向的研发确实存在很多方便，主要体现在以下几个方面：
第一：代码量下降明显。以机器学习为例，***用J***a和Python完成同一个算法实现时，Python的实现代码量明显少于J***a，有的下降幅度甚至超过一半以上。代码量的下降意味着开发[_a***_]的缩短，这在一定程度上减轻了程序员的开发负担。程序员可以把节省的时间做更多有意义的事情，比如做算法设计，或者用来学习等。
第二：开发方便。Python语言完成代码实现的过程还是比较方便的，一个重要的原因是Python有丰富的库可以使用，比如在机器学习领域比较常见的库有Numpy、Scipy、matplotlib、pandas等，这些库提供了大量的基础实现，在编码的过程中，可以方便的使用这些库，从而避免了大量代码的编写过程。
第三：语言生态健全。Python语言目前在Web开发、大数据开发、人工智能开发、后端服务开发和嵌入式开发等领域都有广泛的应用，成熟案例非常多，所以***用Python完成代码实现的时候往往具有较小的风险。
目前，伴随着大数据和人工智能的发展，目前Python语言的上升趋势非常明显，相信未来Python语言在产业互联网阶段会有更加广泛的应用。从这个角度来看，学习Python语言是个不错的选择。
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。
如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！
到此，以上就是小编对于python机器学习及实现的问题就介绍到这了，希望介绍关于python机器学习及实现的3点解答对大家有用。
