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常用机器学习的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python常用机器学习的解答，让我们一起看看吧。
Python速度那么慢，为什么还经常用于机器学习？
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。
想学习python用来做机器学习方面的内容（如建立LDA模型），该如何入门并学习？
Python基础
首先，装ANACONDA，是PYTHON的集成环境。
CSDN也有PYTHON的知识库，不过不够系统，可以有一定基础再看看。链接
11 行 Python 代码实现的神经网络
程序很短，知识量很大。把这个搞明白了，你也就入门了。
python机器学习和数据分析有什么区别？
机器学习是一种算法，python是一种语言，python只是借助框架实现机器学习的一种手段。
数据分析是一个过程，是对数据处理的一种方式，其中可以包含机器学习方法，也可以使用诸多其他的方法，数据分析还包括原始数据的清理、归类等操作。
如果是广义的机器学习，实际上还包含其他很多算法，如图像识别、NLP等等，在广义上来讲，数据分析和机器学习是相互交叉的，机器学习作为工具之一可以被数据分析很好的使用，同样数据分析也有助于机器学习提高算法的效率和性能。
机器学习和大数据一定要用python吗？j***a可以吗？
j***a也可以，甚至javascript都可以。不过在机器学习和数据分析方面，python的生态环境是最好的，这意味着：更多的机器学习方面的库、更多的示例代码、更多的教程、更多的人回答你的问题....
除非你是要为j***a社区贡献新的机器学习代码，那么你必须选择j***a。其他情况下，花点时间学习python是值得的。
到此，以上就是小编对于python常用机器学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python常用机器学习的4点解答对大家有用。
