大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于机器学习选择python的问题,于是小编就整理了5个相关介绍机器学习选择Python的解答,让我们一起看看吧。
- Python速度那么慢,为什么还经常用于机器学习?
- Python需要掌握到什么程度才可以涉足机器学习领域?
- 机器学习和大数据一定要用python吗?java可以吗?
- python机器学习和数据分析有什么区别?
- 机器学习和计算机视觉方向的CS硕士研究生,应该往python还是MATLAB发展?
Python速度那么慢,为什么还经常用于机器学习?
python 在机器学习时,运行计算时,调用numpy 库,这个库速度非常快,和c语言的一个级别。现在运算量大的 机器学习 算法,都用 gpu,tpu 等硬件提速,如果靠cpu,无论***用什么编程语言,都不可能 达到要求,类似 比特币挖矿,都用矿机,用cpu 挖就赚不到钱,比电费多不了多少。机器学习 ***用硬件提速 也是这个道理。所以和上边***用的编程语言 关系不大。 python 编程速度快,算法编程实现是,可以大大节约 开发人员的时间,减少软件错误。
python,是最适合机器学习的,所以被广泛***用。
python,只所以在桌面软件,服务器等大型软件上,***用的少,主要原因是 和 c以及java 相比,python 不利于代码的保密。而机器学习,不需要将算法代码,发布给用户,所以没有这方面问题。
大部分的机器学习库都是用 c++ 写的,都提供了对 Java 和 Python 的支持,使用这俩语言相当于在调包而已,一些计算密集型、IO密集型的操场都是底层框架在跑,所以对于 Python 写的机器学习项目来说,不是很慢。
Python需要掌握到什么程度才可以涉足机器学习领域?
用Python做机器学习是可以的。
首先要把Python的基础学会,一两周的实际就差不多了。难的是那些机器学习的相关库,那些内容是重点,需要花心思和精力。不过那些进阶的内容也是建立在基础知识之上的,所以先学好Python基础吧。基础不牢,地动山摇~~
- python基础语法知识,这是重点,比较简单,没有什么复杂的逻辑而言。
- numpy库,python的一个第三方库,主要用于科学计算,这个库是很多机器学习,人工智能框架所依赖的核心库。
- pandas库,python中用户用于数据处理的库,基于numpy实现。
- matplotlib库,python中用于绘图的一个库,可以绘制各种统计图,功能很是强大,在数据处理时和算法调优时会用到,使用图像可以使我们清晰的看到数据分布和算法调优过程。
我目前正在使用Python做机器学习方面的研发,所以我来回答一下这个问题。
机器学习目前被广泛使用,诸如智慧医疗、智慧交通、智慧物流等领域都有机器学习的身影,我目前正在做的研发内容主要涉及智慧诊疗,这也是一个大方向。
机器学习的目的就是从杂乱无章的数据中找到背后的规律(Machine Learning in Action),机器学习的发展比较依赖于大数据的发展,可以说大数据是机器学习的重要基础。机器学习通常的步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、训练算法、使用算法等几个核心环节。
Python由于其自身的特点(简单、库丰富)在人工智能、大数据领域有广泛的应用,研发人员在实现算法的时候都会选择使用Python,因为调整起来也比较简单,所以很受欢迎。我在早期的时候使用J***a做算法实现,后来改用的Python,改用Python之后确实比较方便。
Python本身并不复杂,我在使用Python做机器学习之前完全没有使用过Python,在学习了不到一周的时间之后就开始使用了,所以做机器学习的研发对Python的要求并不高,完全可以一边学习一边使用。
我使用Python和J***a的时间比较久,我在头条上还写了关于学习J***a和Python方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我的头条号,相信一定会让你有所收获。
如果有关于Python方面的问题,也可以咨询我。
谢谢!
机器学习和大数据一定要用python吗?j***a可以吗?
j***a也可以,甚至javascript都可以。不过在机器学习和数据分析方面,python的生态环境是最好的,这意味着:更多的机器学习方面的库、更多的示例代码、更多的教程、更多的人回答你的问题....
除非你是要为j***a社区贡献新的机器学习代码,那么你必须选择j***a。其他情况下,花点时间学习python是值得的。
python机器学习和数据分析有什么区别?
机器学习是一种算法,python是一种语言,python只是借助框架实现机器学习的一种手段。
数据分析是一个过程,是对数据处理的一种方式,其中可以包含机器学习方法,也可以使用诸多其他的方法,数据分析还包括原始数据的清理、归类等[_a***_]。
如果是广义的机器学习,实际上还包含其他很多算法,如图像识别、NLP等等,在广义上来讲,数据分析和机器学习是相互交叉的,机器学习作为工具之一可以被数据分析很好的使用,同样数据分析也有助于机器学习提高算法的效率和性能。
机器学习和计算机视觉方向的CS硕士研究生,应该往python还是matlab发展?
从你所问的问题来看,你应该刚刚开始学习,建议,二者都学,这个其实不难的,1个月时间,两个应该都可以学会了,当然,在实践中才能精通。
以后 往公司去做应用方面的开发,python比较多一些,当然了,取决于公司,有的公司可能需要你用C++来实现,有的公司也可能要求用j***a来实现,这些都不是大问题,,这些仅仅是表现手段的差异,主要是软件包的是否丰富上面的差异。matlab作为科研工具还是不可少的,
根据你的专业和方向来说,我倾向于推荐Python,Matlab是更加纯粹的学术型语言,或者说更接近数学本质。而python离工业界更近一些,也就是应用更广泛。
Python的优势有哪些
- 学习门槛低,维护成本低,可读性更强,可以说Python上手最快的编程语言了,而且更加接近自然语言,可读性非常高。
- Python在应用领域更加广泛,不光在数据分析、人工智能领域,在Web开发,信息安全领域也早早成为第一黑客语言。而MATLAB语言基本上集中在工程和科学计算方面,而且MATLAB价格非常昂贵,要知道Python可是开源的软件。
- Python拥有更加丰富的扩展库,虽然比起J***a、JavaScript这些语言Python还有较大差距,但是很显然比起Matlab还是具有很大的优势的。
官方支持以及扩展方便
总体来说,其实很简单,就是Python学习成本更低,更用户友好,而且开源免费社区更强大、生态更完善。Python还是一个工业级的编程语言,而Matlab则应用领域比较局限。
而且最重要的是在人工智能领域比如卷积神经网络,目前Python基本上已经是默认的研究语言,很多人工智能学习框架,比如Google大名鼎鼎的tensorflow人工智能学习框架都是将Python作为默认开发语言,这一点是Python最大的优势。
即使遇到Python搞不定的事情,要知道Python的C扩展非常方便。
所以从提问者视觉识别学习需求,以及以后长期学习和工作,我更倾向于推荐Python语言,更加优美也更加高效更接近工业环境。
到此,以上就是小编对于机器学习选择python的问题就介绍到这了,希望介绍关于机器学习选择python的5点解答对大家有用。