大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于逻辑回归机器学习python的问题，于是小编就整理了5个相关介绍逻辑回归机器学习Python的解答，让我们一起看看吧。
- 逻辑教育python课程怎么样？
- python 模型训练详解？
- 如何学习作为机器学习基础的Python语言？
- python程序员如果想成为BAT算法专家，有哪些好书可以推荐？
- 学Python发展如何？零基础如何入门？
逻辑教育python课程怎么样？
逻辑教育python课程我猜挺好的吧，不过不确定哈只是个人瞎猜而已，别当真啊最好实地考察一下吧。
逻辑教育python课程，***用线上连麦直播教学，专业老师+助教老师及时响应答疑指导,课前提供预习资料，课后提供随堂笔记等,售后问题反馈及时跟踪。
python 模型训练详解？
1. 数据预处理：首先需要加载数据并进行预处理，例如数据清洗、数据归一化、缺失值填充等。
2. 特征工程：将数据转化为特征向量，可以***用特定的算法或方法提取特征，例如主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）等。
3. 模型选择：选择合适的模型，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。
4. 模型训练：使用训练数据对模型进行训练，并对模型进行评估，例如交叉验证、ROC曲线、精度、召回率等。
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，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！
python程序员如果想成为BAT算法专家，有哪些好书可以推荐？
谢邀
要想成为一名算法专家绝不是一朝一夕的事，而且还需要强大的数学来支撑。
一、深度学习
被称为AI的圣经，《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。
二、机器学习
这边书主要介绍的是机器学习的一些算法，主要包括，机器学习的基础知识、一些常用经典的机器学习的方法，而且每章的后面还有练习题。书写的非常好，但是需要一定的概率论、统计学、线性代数等知识。文中也有许多的例子，例子都是用西瓜来举例的，所以也叫西瓜书。
三、统计学习方法
《统计学习方法》是计算机及其[_a***_]领域的一门重要的学科。《统计学习方法》全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。
现在公司基本上都不再只用单纯的机器学习，都是结合神经网络来构建系统，所以神经网络也要多学学。这条路一定要慎入，因为需要学的东西实在太多了，而且还需要数学的基础，所以建议最好是去考研。
学Python发展如何？零基础如何入门？
学python最重要是有自制力。有自制力的人发展不会很差。
至于入门，网上有很多相应的教程，我当初自学是看哔哩哔哩上python入门教程，600多集的，自己感觉有一点弹幕学真的会更认真。可以先往下看了解到底要往哪方面发展，定了这个后才能说怎么入门。
我的学习目的特明确，SEO相关的有用的我都学。题主并没有提到以后要涉及的职业发展，那就先介绍一下。大家都是为了学完Python找到工作，但实际上领域不一样，如今学习Python的重点不一样。题主想要知道重点学什么，那要看的是你以后做什么。
看图：
从上图可知python找工作有很多的路径。实际上把这样的路径简化一下可以得到下图。这里有一个重点在于，下图当中的每个发展方向下面有一个对应路线图的一二三四这样的数字。
到此，以上就是小编对于逻辑回归机器学习python的问题就介绍到这了，希望介绍关于逻辑回归机器学习python的5点解答对大家有用。
