大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器学习与python实战的问题，于是小编就整理了4个相关介绍机器学习与Python实战的解答，让我们一起看看吧。
- spark机器学习和python机器学习的区别是什么？
- python做机器学习的话有哪些推荐的书跟课程？
- 学Python发现学一门编程语言很难，有哪些学好编程的方法或技巧？
- Python机器学习，如何特征学习人脸？
spark机器学习和python机器学习的区别是什么？
spark是一个框架，python是一种语言，spark可以由python编写，python可以在spark下运行。原理上都是一样的，机器学习的原理都是数学上的东西。两者的区别只是语法上的不同，spark比较适合处理海量数据，但是不代表python不可以，而且python引入spark架构，既可以充分利用spark的分布式优势，也可以利用python灵活方便的优势。用的话选一个用就好了，没有一定的谁好谁坏。
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，支撑向量机等可模型，缺少的具体讲解。(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]
学Python发现学一门编程语言很难，有哪些学好编程的方法或技巧？
千里之行始于足下，打好基础方可勇攀高峰
作为一名web前端开发工程师，我认为不论是俄语、英语、法语还是其他语言，每一门语言都有其独特的特点，当你准确的把握了这种语言的特点学起来是很轻松的。
学编程最好的方法是在编程的过程中学。
学习编程跟上大学前的文化课学习很不一样。不少人学习编程的时候，总用以前的学习方法来学习，觉得必须把所有的知识点都记住，甚至背诵下来，再开始来动手编程。这样的方法是不可行的。
学编程有点像学游泳，理论知识的学习需要学习一点，但有所了解就足够，稍微了解理论后要马上开始行动，在行动过程中学会编程。
我建议先找一些入门类的教程，先稍微看下，最重要的是要打开编辑器去敲代码，可以将demo中的代码复制粘贴再运行，实际上Python作为入门最友好的语言，挺好理解跟上手的。只要多动手实践，慢慢就可以入门了。
学编程最重要的是多编程多写代码，代码量写够了，熟能生巧。没有足够的代码量，一切都是空谈。
加油，不要放弃。有困难的话，可以私信联系我，多讨论，共同学习。
虽然目前的编程语言有很多，但是基础语法上的概念，本质上都是相通的。可以做到一通百通。所以没有必要为了学哪门语言纠结太多。
python是目前市面上，我个人认为是最简洁的编程语言，没有之一。所以既然你决定了要学习python，那么就需要先下一个决心，至少决定要做为自己的主力语言。
本人也是经过小白走过来的，买过很多编程书。现在来看这些书发挥的价值其实并没有想象中那么大。
看书学编辑是效率最低的事情。且不说书的内容基本过时。就是翻译也很晦涩，照书写了代码跑不通，不断报错。是很打击学习积极性的。
建议你跟着百战程序员的线上Python系统的学习一下，不仅是从0基础开始的，全程有老师辅导，有问题可以及时解决;而且是实战化的，每个阶段还有实操和项目。可以学习一个完整的体系，更好的学习Python。全程都有督导老师监督跟进，也是咱们学好Python必要的保证。
我是做.net开发的，python没学习过，但个人觉得不管学习哪一门编程语言，其实都是一样的，万事开头难，特别是编程语言，[_a***_]学科类的，对专业性要求还是比较高的，没有系统性的专业基础难度相对较大，当然只要有决心和毅力，还是能够学有所成的，以下仅为个人观点仅供参考，觉得这样学习比较快一点：
（1）找一些入门书籍或网上搜索相关资料，大概了解开发语言的基础理论知识，基本语法，不要求太精细，不要安步就班，因为如果学的太精细一个花时间，另一个你也记不住这么多知识点，反而浪费时间，知道语法大概怎么使用就可以了。
（2）掌握Python环境安装，开发工具安装使用，这个必须要熟练掌握，不然无法进行下一步。
（3）到网络上或书籍上找基础代码案例去看人家怎么写的，如有不懂的语法点再对应到书籍上或百度上找，理解代码意思，这个方式要比一开始就硬记语法点效果要好，有针对性的学习记忆更加深刻，然后将代码照搬照抄打一遍，然后运行看效果，在刚开始抄代码你会发现也很不容易，往往代码打完了却编译通不过，会出现各种问题，这时要有耐心，初次敲代码，往往会出现不是大小写错了，就是标点符号漏了或多敲了，或字母打错了等等，这些都是初步写代码常犯的错误，一定要有耐心。等你费了九牛二虎之力总算是编译成功出现了预期结果时，恭喜你，算是开始入门了。
（4）多敲一些基础代码，并理解代码意思，不理解的查资料然后做笔记，然后确保代码能正常运行出结果，这个阶段很重要，是对基础巩固与熟练阶段，如果感觉枯燥可以找一些有意思的代码练练，当你每回把代码熟练抄写上并准确无误地编译成功，且能理解代码意思时，恭喜你已经是真正入门了。
（5）当你每回能成功运行案例代码时，你逐渐开始有了自己的一些想法，比如在这个代码里加点别的代码或改成另外的代码会有什么效果，还能显示同样结果吗？等等，相你已经跃跃欲试了，那就赶紧动手吧！在这个过程中你会碰到各种问题，然后不断调试解决问题，这个阶段你提升是最快的。
（6）当你经过这个阶段后，你可以到网上或github上去找一些开源的代码去学习了，然后尝试着去试做一些小项目，练练手，其实到了这一步你基本上是可以干点事情了，至于开发经验是要靠不断的项目积累的。
希望对你有所帮助。
Python是机器学习语言的一种，机器学习语言还有：R、MATLAB和OCTAVE语言等，其中最流行的是R和Python两种语言，下面重点介绍一下Python语言的特点及学习方法及技巧。
一、Python语言的优势
选择Python作为实现机器学习算法的编程语言，由于Python具有一下优势：
（1）具有清晰的Python语法结构。容易理解，即使不是编程人员也能理解程序的含义；
（3）Python的科学工具可以与绘图工具Matplotlib协调工作；
（4）使用广泛、存在大量的开发文档。目前科学和金融领域Python语言得到了广泛应用。
二、Python语言的缺点
Python语言唯一的不足是性能问题：
第一、运行速度慢。Python程序运行的效率不如JAVA或C代码高 但是我们可以使用Python调用C编译的代码。这样我们就可以利用C和Python的优点，改进Python程序性能， 逐步开发机器学习应用程序。
Python机器学习，如何特征学习人脸？
对于人脸识别经过这么多年的发展，目前已经相对成熟，当然不排除双胞胎之类的识别错误，目前智能手机上其实都有人脸检测的存在，比如拍照时的定焦就可以直接根据检测出来的人脸做参照物，也有笑脸拍照这样的功能，现在苹果，华为，阿里等公司在手机解锁、支付等方面都有具体应用。
对于提取人脸特征这块主要经历两个大的算法时代，一个就是12年以前经典的Adaboost算法基本达到了工业级的人脸检测，所使用的特征就是harr特征，通过大量不同组合的简单的黑白块的对比构建人脸五官上的特征。第二个就是深度学习算法，各种检测加识别都是通过构建CNN网络从大量人脸数据中提取各种特征。
到此，以上就是小编对于机器学习与python实战的问题就介绍到这了，希望介绍关于机器学习与python实战的4点解答对大家有用。
