要如何開始從零掌握Python機器學習？我已經使用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

這取決于數據量和樣本數。不同的樣本數和特征數據適合不同的算法。像神經網絡這樣的深度學習算法需要訓練大量的數據集來建立更好的預測模型。許多大型互聯(lián)網公司更喜歡深度學習算法，因為他們獲得的用戶數據是數以億計的海量數據，這更適合于卷積神經網絡等深度學習算法。

如果樣本數量較少，則更適合使用SVM、決策樹和其他機器學習算法。如果你有一個大的數據集，你可以考慮使用卷積神經網絡和其他深度學習算法。

以下是一個圖表，用于說明根據樣本數量和數據集大小選擇的任何機器學習算法。

如果你認為它對你有幫助，你可以多表揚，也可以關注它。謝謝您！