python最适合机器学习的是,python 机器学习

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最适合机器学习的是的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python最适合机器学习的是的解答，让我们一起看看吧。

1. python书籍排行榜前十名？
2. python做机器学习的话有哪些推荐的书跟课程？
4. spark机器学习和python机器学习的区别是什么？

python书籍排行榜前十名？

最受推荐的10本Python书籍

适合初学者的最佳Python书籍

1、《Python编程：从入门到实践》

2、《Head-First Python (2nd edition)》

3、《“笨方法”学Python》

4、《Python程序设计（第3版）》

最适合初学者的免费Python书籍

5、《像计算机科学家一样思考Python (第2版)》

6、《A Byte of Python》

适合中高级程序员的Python书籍

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，支撑向量机等可解释模型，缺少神经网络的具体讲解。(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]

想学习机器学习理论，有什么书值得推荐？

• 《机器学习》
  

周志华

如果只看理论的话，推荐这本经典的西瓜书，里面对每个算法原理的讲解非常的清晰，完整，而且容易理解。

如果能把这一本书学会，那么面试考的基本模型算法就都不成问题。

Sebastian Raschka

几乎每一章都有一个机器学习项目完整的scikit-learn代码：

特征选择，评估矩阵，模型选择，评估模型，调优模型

对预处理，降维，超参数调优，模型评估等实际项目中很重要的步骤的讲解也很深入，都是一边讲原理，一边有实战代码。

还有情感分析，预测房价，图像识别等几个项目。

在应用模型的同时，会讲解模型的具体原理，数学公式。

理论方面看：

1、入门级： 李航的《统计学习方法》，通俗易懂。周志华的西瓜书，提纲挈领，对机器学习有个整体的认识，具体算法的讲解并不深入。

2、进阶级： 《elements of statistical learning》，对数学要求较高，需要恶补线性代数方面的知识。

实战方面：

1.《机器学习实战》

2. tensorflow和sklearn的资料和开源项目

其实，更建议您看视频教程：

1、台湾大学李宏毅的教学***

2、Andrew NG的***

3、台湾大学陈轩田的*** 这些在B站都有

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。

到此，以上就是小编对于python最适合机器学习的是的问题就介绍到这了，希望介绍关于python最适合机器学习的是的4点解答对大家有用。

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