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python视频的问题,于是小编就整理了5个相关介绍机器学习Python***的解答,让我们一起看看吧。
- python高级机器学习是什么?
- 机器学习-如何通过Python快速入门机器学习?
- 如何学习作为机器学习基础的Python语言?
- Python速度那么慢,为什么还经常用于机器学习?
- Python机器学习,如何特征学习人脸?
python高级机器学习是什么?
Python 高级机器学习是指利用 Python 编程语言进行特征工程、模型训练、模型评估和优化的一类机器学习。Python 因其丰富的库和易于使用的语法,成为了机器学习领域中的主要工具。高级机器学习涵盖了包括深度学习、自然语言处理、计算机视觉和强化学习等多个子领域。通过使用 Python,研究人员和开发者可以更高效地构建、训练和部署机器学习模型,从而实现对复杂数据集的深度挖掘和高效处理。
机器学习-如何通过Python快速入门机器学习?
想快速入门的话,你可以这么看机器学习. 把每个机器学习算法看成一个函数,你只关心他的输入输出是什么就行,这样只要有点编程基础的话就都会使用机器学习了!这个级别的就看看python的sklearn包的机器学习算法模型怎么调用就行。应用性的机器学习算法的学习可以多看看Jason Brownlee的blog,有很多例子很容易上手
再进一步的话,就对每个算法函数的参数去多做点了解,比如把某一个参数调大调小会有什么影响等等。当模型出现结果不好时,能大概知道怎么去调动参数做优化。还有就是了解下怎么去评估一个算法的好坏,当数据平衡不平衡时分别用什么metrics比较好。以及怎么处理under-fittinng 和over-fitting问题。
在快速入门也知道怎么使用这些模型时,可以花时间具体去看看每个算法的具体理论,以及他们的优缺点,这样碰到不同问题就会大概知道选用什么方法去解决了!
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***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[_a***_],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。
主要原因还是 Python 语法简洁,上手容易。
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python***的问题就介绍到这了,希望介绍关于机器学习python***的5点解答对大家有用。