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机器学习练习的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python机器学习练习的解答，让我们一起看看吧。
有没有哪里提供了机器学习数据挖掘算法的基本实现？
目前公开可以使用的，在机器学习和数据挖掘领域的算法包有很多。根据不同的场景、使用者的不同背景(主要是编程语言)，都有对应的，可以快速使用的算法库。下面介绍比较流行的python机器学习库scikit-learn。
scikit-learn
对于ML领域的Pythoner来说，scikit-learn这个包肯定是必不可少会用到的。Scikit-learn项目最早由 D***id Cournapeau发起的，专门针对机器学习应用而发展起来的一款开源框架。
Scikit-learn主要包括四大领域的算法集，每一个类型都有若干种不同的算法。
包括常用的逻辑回归、支持向量机、各种决策树算法(C4.5,ID3,CART)、多种分布的朴素贝叶斯算法(高斯分布、伯努利分布),神经网络(主要是多层感知机，不过scikit-learn并不是一个深度学习库，所以这里的神经网络并不好用) 等等。
主要支持向量回归（SVR），岭回归，Lasso回归，弹性网络（Elastic Net)和一些线性回归模型等。
聚类
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运算，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。
Python速度那么慢，为什么还经常[_a***_]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 Java 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。
机器学习有哪些学习路线？
我想你应该是还没有毕业的学生吧。刚毕业的应届生，企业要求不高，你在电脑上安装python，下载好机器学习库，然后安装一个深度学习框架，这样好入手，我用的是tensorflow，你也可以弄弄，然后建议你看看李航的《统计学习方法》和周志华的《机器学习》，在把深度学习里面经典网络跑一跑，弄清楚里面数据运算过程，这样秋招不用愁
首先，你要了解算法的过程，可以专门买一本数据挖掘方面的书来看，其次，你说你懂Python，那么你要学习Python机器学习包，比如，numpy，pandas，skearn，matplotlib等库，要熟悉各种算法接口，尤其是算法类的参数，最后是提升，你要懂算法原理，只懂算法过程只能算是入门，但是要提高自己，必须要冻原理，算法原理涉及的数学知识比较多，统计学，概率学，微积分，代数等等，真正搞懂各个算法原理并不是容易的事，但是你说你有数学基础，那么学这些其实并不算很难。
当然，人工智能的发展，需要你对深度学习也要会，还要会spark分布式计算，这些可以慢慢来，工作中提升。
没有什么捷径，只有不断学习学习😊
到此，以上就是小编对于python机器学习练习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python机器学习练习的4点解答对大家有用。
