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knn算法python代碼 要如何開(kāi)始從零掌握Python機(jī)器學(xué)習(xí)?

要如何開(kāi)始從零掌握Python機(jī)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(duì)象識(shí)別算法的開(kāi)發(fā),使用的是同樣基于Python語(yǔ)言的tensorflow。Python是一種解決所有問(wèn)題的

要如何開(kāi)始從零掌握Python機(jī)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(duì)象識(shí)別算法的開(kāi)發(fā),使用的是同樣基于Python語(yǔ)言的tensorflow。Python是一種解決所有問(wèn)題的語(yǔ)言,值得擁有

!我從2012年開(kāi)始學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí),因?yàn)闆](méi)有指導(dǎo),我走了很多彎路,浪費(fèi)了很多時(shí)間和精力。一開(kāi)始,我讀了《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐》一書(shū)。雖然我不懂,但我還是把書(shū)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(huì)直接開(kāi)發(fā)我想要的程序。當(dāng)我遇到需要機(jī)器學(xué)習(xí)的部分時(shí),我會(huì)直接復(fù)制它。一周后,演示會(huì)出來(lái)。在這個(gè)時(shí)候,你會(huì)發(fā)現(xiàn)你已經(jīng)開(kāi)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(wú)休止的書(shū)堆里,練習(xí)和做項(xiàng)目

!呃,地鐵到了。我要去工作了。我還沒(méi)做完呢。有機(jī)會(huì)我會(huì)繼續(xù)討論的

一開(kāi)始,你不必把算法學(xué)好。但是隨著技術(shù)的發(fā)展,仍然需要算法,否則只能做一些工作。

1. 學(xué)好軟件開(kāi)發(fā)離不開(kāi)計(jì)算機(jī)理論基礎(chǔ),比如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、算法研究等,如果你喜歡這項(xiàng)技術(shù),那就不是問(wèn)題。先開(kāi)始,你可以彌補(bǔ)。

2. 算法是軟件開(kāi)發(fā)的靈魂。好的算法寫(xiě)不出好的程序。

3. 如何學(xué)習(xí)算法,首先選擇經(jīng)典算法教材?;镜目梢詮臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中學(xué)習(xí),其中包含一些基本的算法,然后再學(xué)習(xí)特殊的算法(實(shí)際上,在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)領(lǐng)域?qū)W習(xí)算法一般就足夠了)。網(wǎng)上還有很多論壇、算法網(wǎng)站,為了吸引眼球,它們一般都很通俗易懂。大多數(shù)算法都是C語(yǔ)言,但是語(yǔ)言在算法層次上是相互聯(lián)系的,因此理解算法模型是最重要的。

4. 萬(wàn)事開(kāi)頭難。只要你開(kāi)始,剩下的就是慢慢操作這項(xiàng)技術(shù)。該算法在實(shí)際應(yīng)用中是最快、最強(qiáng)的。

希望對(duì)您有所幫助

感謝您的邀請(qǐng):作為一種非常流行的語(yǔ)言,python有著廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。事實(shí)上,許多開(kāi)發(fā)語(yǔ)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(yǔ)言,也稱(chēng)為glue語(yǔ)言。Glue意味著Python可以在C語(yǔ)言接口的幫助下驅(qū)動(dòng)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(gè)開(kāi)源庫(kù)。安裝后,您可以驅(qū)動(dòng)它。無(wú)論是數(shù)據(jù)庫(kù)、網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)網(wǎng)、圖形、游戲、科學(xué)計(jì)算、GUI、OA、自動(dòng)控制,甚至宇航員都在使用它。

現(xiàn)在我們來(lái)談?wù)凱ython,它可以用來(lái)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(kù)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(dòng)機(jī)10。黑客編程11。用Python12編寫(xiě)的簡(jiǎn)單爬蟲(chóng):人工智能

看到這么多應(yīng)用場(chǎng)景非常強(qiáng)大,但Python通常不會(huì)作為工程語(yǔ)言出現(xiàn)。也就是說(shuō),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(méi)有完整的語(yǔ)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?yàn)镻ython很容易入門(mén),而且學(xué)習(xí)成本相對(duì)較低。它有一個(gè)豐富的支持庫(kù),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(xiě)的。

希望我的回答能對(duì)你有所幫助。我把bang-bang數(shù)據(jù)分為一小部分進(jìn)行數(shù)據(jù)測(cè)試。

計(jì)算機(jī)的內(nèi)存和CPU配置也會(huì)限制計(jì)算速度,尤其是KNN,這是一個(gè)“愚蠢”的算法。

這就是它的工作原理。

學(xué)Python一定要會(huì)算法嗎?

首先,數(shù)據(jù)分析還有一定的難度,但只要通過(guò)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過(guò)程,大多數(shù)人都能掌握一定的數(shù)據(jù)分析知識(shí)。

數(shù)據(jù)分析的核心不是編程語(yǔ)言,而是算法設(shè)計(jì)。無(wú)論是統(tǒng)計(jì)分析還是機(jī)器學(xué)習(xí)分析,算法設(shè)計(jì)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(guò)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(jí)數(shù)據(jù)分析任務(wù)。

使用Python語(yǔ)言實(shí)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(shí)現(xiàn)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析需要經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整理、算法設(shè)計(jì)、算法實(shí)現(xiàn)、算法驗(yàn)證和算法應(yīng)用等多個(gè)步驟。通常需要掌握一些常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,包括KNN、決策樹(shù)、支持向量機(jī)、樸素貝葉斯等,用Python來(lái)完成這些算法比較方便,因?yàn)镻ython的numpy、Matplotlib、SciPy、panda等庫(kù)都會(huì)提供強(qiáng)大的支持。讓我們以Matplotlib中的一個(gè)簡(jiǎn)單示例為例:

因?yàn)镻ython語(yǔ)言的語(yǔ)法相對(duì)簡(jiǎn)單,所以學(xué)習(xí)Python的過(guò)程相對(duì)容易。難點(diǎn)在于算法的學(xué)習(xí)。如何在不同的場(chǎng)景下選擇不同的算法是關(guān)鍵問(wèn)題。此外,學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析通常需要對(duì)行業(yè)知識(shí)有一定的了解。不同行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)分析維度的要求不同,這些知識(shí)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(shí)顯得尤為重要。