要如何開始從零掌握Python機器學習？我已經(jīng)使用Python 7年多了，現(xiàn)在我正在從事視頻對象識別算法的開發(fā)，使用的是同樣基于Python語言的tensorflow。Python是一種解決所有問題的

要如何開始從零掌握Python機器學習？

我已經(jīng)使用Python 7年多了，現(xiàn)在我正在從事視頻對象識別算法的開發(fā)，使用的是同樣基于Python語言的tensorflow。Python是一種解決所有問題的語言，值得擁有

！我從2012年開始學習機器學習，因為沒有指導，我走了很多彎路，浪費了很多時間和精力。一開始，我讀了《機器學習實踐》一書。雖然我不懂，但我還是把書中所有的例子都跑了一遍，漸漸發(fā)現(xiàn)自己不懂算法也能達到預期的效果。然后，我會直接開發(fā)我想要的程序。當我遇到需要機器學習的部分時，我會直接復制它。一周后，演示會出來。在這個時候，你會發(fā)現(xiàn)你已經(jīng)開始了。剩下的就是理解每種算法的范圍和局限性。

不要掉進無休止的書堆里，練習和做項目

！呃，地鐵到了。我要去工作了。我還沒做完呢。有機會我會繼續(xù)討論的

首先，數(shù)據(jù)分析還是有一定難度的，但是只要通過系統(tǒng)的學習過程，大多數(shù)人都能掌握一定的數(shù)據(jù)分析知識。

數(shù)據(jù)分析的核心不是編程語言，而是算法設計。無論是統(tǒng)計分析還是機器學習分析，算法設計都是數(shù)據(jù)分析的核心。因此，數(shù)據(jù)分析必須有一定的數(shù)學基礎，包括高等數(shù)學、線性代數(shù)、概率論等。當然，如果通過工具進行數(shù)據(jù)分析，即使數(shù)學比較薄弱，也可以完成一些基礎數(shù)據(jù)分析任務。例如，Bi工具可以完成大量的企業(yè)級數(shù)據(jù)分析任務。

使用Python語言實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)領域的常用解決方案。利用Python實現(xiàn)基于機器學習的數(shù)據(jù)分析需要經(jīng)過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整理、算法設計、算法實現(xiàn)、算法驗證和算法應用等多個步驟。通常需要掌握一些常用的機器學習算法，包括KNN、決策樹、支持向量機、樸素貝葉斯等，用Python來完成這些算法比較方便，因為Python的numpy、Matplotlib、SciPy、panda等庫都會提供強大的支持。讓我們以Matplotlib中的一個簡單示例為例：

因為Python語言的語法相對簡單，所以學習Python的過程相對容易。難點在于算法的學習。如何在不同的場景下選擇不同的算法是關鍵問題。此外，學習數(shù)據(jù)分析通常需要對行業(yè)知識有一定的了解。不同行業(yè)對數(shù)據(jù)分析維度的要求不同，這些知識需要在工作中積累。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的背景下，行業(yè)知識顯得尤為重要。

想自學python數(shù)據(jù)分析，難不難？

數(shù)據(jù)可以分為幾個部分來做小部分的數(shù)據(jù)測試。

計算機的內(nèi)存和CPU配置也會限制計算速度，尤其是KNN，這是一個“愚蠢”的算法。

這就是它的工作原理。

為什么python編程中KNN算法分類結(jié)果跑不出來？

1. 這取決于你自己的興趣。它不適合那個。建議用一個月的時間分別學習ui和python，并選擇哪一個更吸引你。

2. 我做Python開發(fā)，同事里很多女生都做Python開發(fā)，因為我覺得多考慮Python比較簡單，頭發(fā)的殺傷力有限，所以問題不大

3。我曾經(jīng)推薦女生學ui，我完成了，還找到了一份工作。僅此而已，但據(jù)我所知，UI端需要對顏色非常敏感，而且顏色匹配和構(gòu)圖不是問題，這取決于你對這些的理解。我個人建議，如果藝術(shù)和色彩在這里不是太敏感，我建議不要這樣做。