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)討論的

謝謝你的邀請：作為一種非常流行的語言，python有著廣泛的應用場景。事實上，許多開發(fā)語言可以用于不同的領域。Python不是為特定目的而產生的。但是，它是一種通用的腳本語言，也稱為glue語言。Glue意味著Python可以在C語言接口的幫助下驅動幾乎所有已知的軟件和模塊。只要我們使用它，你通常可以找到一個開源庫。安裝后，您可以驅動它。無論是數據庫、網絡、互聯網、圖形、游戲、科學計算、GUI、OA、自動控制，甚至宇航員都在使用它。

現在我們來談談Python，它可以用來做：

1。系統(tǒng)編程2。圖形處理3。數學處理4。文本處理5。數據庫編程6。網絡編程7。網絡編程8。多媒體應用9。Pymo發(fā)動機10。黑客編程11。用Python12編寫的簡單爬蟲：人工智能

看到這么多應用場景非常強大，但Python通常不會作為工程語言出現。也就是說，常規(guī)軟件生產不使用它。主要使用Java，C#，XML，C。至于為什么，這是軟件工程的需要。Python沒有完整的語法檢查。

但它現在不影響Python的狀態(tài)。很多人加入Python的大軍是因為Python很容易入門，而且學習成本相對較低。它有一個豐富的支持庫，可以直接調用，以高效地完成不同需要的工作。

你知道，谷歌最早的搜索引擎是由python編寫的。

希望我的回答能對你有所幫助。對于那些使用過幾種開發(fā)語言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后轉用Python進行機器學習的人，我想談談我的看法。

首先，Python真的很慢嗎？我的回答是真的。非常慢。for循環(huán)比CPP慢兩個數量級。

那么為什么要使用Python呢？如果我們遍歷超過一億個數據，兩個數量級的差異是不可接受的。但是，如果我們使用Python來執(zhí)行頂層邏輯并阻塞數以億計的數據，Python只會循環(huán)十幾次，剩下的就留給CPU和GPU了。所以兩個數量級無關緊要？一毫秒和100毫秒在整個系統(tǒng)中并不重要。

Python最大的優(yōu)點是它可以非常優(yōu)雅地將數據拋出到高效的C、CUDA中進行計算。Numpy、panda、numba這些優(yōu)秀的開源庫可以非常方便高效地處理海量數據，借助ZMQ、cell等還可以做分布式計算，gevent借助epoll系統(tǒng)IO優(yōu)化。因此，它不需要花費太多的精力就可以優(yōu)雅高效地完成海量數據處理和機器學習任務。這就是Python如此流行的原因。

好好想想。同樣的性能，代碼只有CPP或Java的三分之一或更少，不是很吸引人嗎？

python一般用來做什么？

對于非程序員：1。輔助工作，如處理excel、基礎數據統(tǒng)計、批量處理一些常規(guī)的文件操作等。信息獲取，如去網站批量獲取數據，去系統(tǒng)批量獲取查詢結果。

3. 數據分析，數據分析，可視化顯示等

程序員：

1。制作網站和系統(tǒng)，例如豆瓣

2. 數據挖掘，輿情分析等

3。人工智能建模等