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

謝謝你的邀請

！作為IT行業(yè)從業(yè)者和計算機專業(yè)教育者，讓我回答這個問題。

首先，如果您從學(xué)習(xí)Python語言本身的角度出發(fā)，您不需要配置太高的計算機。普通辦公電腦完全可以滿足要求，或者大部分在售筆記本電腦都可以滿足基本的學(xué)習(xí)要求。

但是，學(xué)習(xí)Python通常必須有明確的學(xué)習(xí)方向。不同的學(xué)習(xí)方向在計算機配置上仍有一些具體的要求。目前Python的主要學(xué)習(xí)方向包括web開發(fā)、大數(shù)據(jù)開發(fā)、人工智能開發(fā)和嵌入式開發(fā)，其中大數(shù)據(jù)開發(fā)和人工智能開發(fā)對計算機配置仍有一定的要求。

大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的發(fā)展通常對計算機內(nèi)存有更高的要求。一個重要原因是，大數(shù)據(jù)平臺通常對內(nèi)存有更高的要求。很多大數(shù)據(jù)平臺至少需要8g內(nèi)存，而一些商業(yè)大數(shù)據(jù)平臺對內(nèi)存的要求更高。因此，如果你想學(xué)習(xí)Python，從事大數(shù)據(jù)開發(fā)，就需要配置一個內(nèi)存，計算機越大越好。另外，對于初學(xué)者來說，通常需要通過虛擬機在自己的計算機上構(gòu)建偽分布式集群，這對內(nèi)存容量提出了更高的要求。

人工智能的發(fā)展通常需要一個強大的GPU，所以如果你想學(xué)習(xí)Python進行機器學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí)）、計算機視覺等方面的開發(fā)，就必須配備一個更好的顯示卡，這樣會大大提高實驗速度。另外，人工智能的發(fā)展方向?qū)PU和內(nèi)存也有一定的要求。

最后，在硬盤的配置上，最好選擇速度更快的固態(tài)盤，而且容量不需要太大。

學(xué)Python的電腦要什么樣的配置？

對于那些使用了多種開發(fā)語言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后轉(zhuǎn)用Python進行機器學(xué)習(xí)的人，我想談?wù)勎业目捶ā?/p>

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(shù)量級。

那么為什么要使用Python呢？如果我們遍歷超過一億個數(shù)據(jù)，兩個數(shù)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(shù)以億計的數(shù)據(jù)，Python只會循環(huán)十幾次，剩下的就留給CPU和GPU了。所以兩個數(shù)量級無關(guān)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)處理和機器學(xué)習(xí)任務(wù)。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語言其實很慢，為什么機器學(xué)習(xí)這種快速算法步驟通常還是用呢？

感謝您的邀請：作為一種非常流行的語言，python有著廣泛的應(yīng)用場景。事實上，許多開發(fā)語言可以用于不同的領(lǐng)域。Python不是為特定目的而產(chǎn)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(qū)動幾乎所有已知的軟件和模塊。只要我們使用它，你通?？梢哉业揭粋€開源庫。安裝后，您可以驅(qū)動它。無論是數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)網(wǎng)、圖形、游戲、科學(xué)計算、GUI、OA、自動控制，甚至宇航員都在使用它。

現(xiàn)在我們來談?wù)凱ython，它可以用來做：

1。系統(tǒng)編程2。圖形處理3。數(shù)學(xué)處理4。文本處理5。數(shù)據(jù)庫編程6。網(wǎng)絡(luò)編程7。網(wǎng)絡(luò)編程8。多媒體應(yīng)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(yīng)用場景非常強大，但Python通常不會作為工程語言出現(xiàn)。也就是說，常規(guī)軟件生產(chǎn)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(xiàn)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(xué)習(xí)成本相對較低。它有一個豐富的支持庫，可以直接調(diào)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。作為人工智能的重要組成部分，機器學(xué)習(xí)和計算機視覺是近年來研究生的熱門話題。機器學(xué)習(xí)和計算機視覺需要處理各種算法，所以我們經(jīng)常需要使用一些方便的工具來輔助研究，比如MATLAB就是一個常用的工具。

與Python相比，Matlab更像一個工具。雖然我經(jīng)常說編程語言是一種工具，但python可以做除科學(xué)計算之外的其他事情，比如web開發(fā)。因此，Python是一種編程語言，而MATLAB更接近于一種工具。目前，matlab還支持語言輸出。

因為我是作為一個程序員出生的，所以在早期我并不費心使用MATLAB。直到我們的一位同事在我面前展示了MATLAB的強大功能，我才對MATLAB更感興趣，并用了一段時間。使用MATLAB有很強的方便性。以前需要很多代碼的地方，只需要簡單的配置，這樣matlab就可以節(jié)省很多時間。如果你在做研究，你不需要實現(xiàn)這個項目，所以使用MATLAB絕對是一個不錯的選擇，你不必在編碼上投入太多精力。

后來，我開始做機器學(xué)習(xí)，因為我的很多研究內(nèi)容是要實現(xiàn)的（基于實際應(yīng)用），所以我直接用python。在使用python之前，我使用了java（其中有更多的故事）。如果您需要在實踐中使用該算法，那么必須正確地使用python。MATLAB擅長分析和建模。

Python機器學(xué)習(xí)需要使用numpy、Matplotlib和SciPy，使用起來并不復(fù)雜。學(xué)習(xí)Python也相對簡單易用。

建議在研究生階段學(xué)習(xí)Python，但這取決于導(dǎo)師的具體安排和指導(dǎo)。雖然他們都做機器學(xué)習(xí)，但我的研究更傾向于機器學(xué)習(xí)應(yīng)用，所以我推薦python。