要如何開始從零掌握Python機器學(xué)習(xí)？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(xué)習(xí)？

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(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)，因為沒有指導(dǎo)，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(xué)習(xí)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(dá)到預(yù)期的效果。然后，我會直接開發(fā)我想要的程序。當(dāng)我遇到需要機器學(xué)習(xí)的部分時，我會直接復(fù)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(jìn)無休止的書堆里，練習(xí)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(xué)習(xí)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(shè)計。無論是統(tǒng)計分析還是機器學(xué)習(xí)分析，算法設(shè)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(xué)基礎(chǔ)，包括高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論等。當(dāng)然，如果通過工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，即使數(shù)學(xué)比較薄弱，也可以完成一些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析任務(wù)。例如，Bi工具可以完成大量的企業(yè)級數(shù)據(jù)分析任務(wù)。

使用Python語言實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的常用解決方案。利用Python實現(xiàn)基于機器學(xué)習(xí)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(shè)計、算法實現(xiàn)、算法驗證和算法應(yīng)用等多個步驟。通常需要掌握一些常用的機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)Python的過程相對容易。難點在于算法的學(xué)習(xí)。如何在不同的場景下選擇不同的算法是關(guān)鍵問題。此外，學(xué)習(xí)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(xué)python數(shù)據(jù)分析，難不難？

建議先培訓(xùn)Java，再自學(xué)python，主要基于以下幾點：

1。就學(xué)習(xí)難度而言，Java比python更難入門。當(dāng)然，訓(xùn)練很難，自學(xué)很簡單。

2. 從就業(yè)的角度看，Java的崗位遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于Python的崗位。訓(xùn)練Java比自學(xué)更系統(tǒng)，所以將來找工作更方便。

3. Python之所以適合自學(xué)，是因為Python語言的介紹比較簡單，語法結(jié)構(gòu)沒有Java那么復(fù)雜。Java是一門非常復(fù)雜的語言，你已經(jīng)學(xué)會了，Python也不例外。