大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python与机器学习实战的问题,于是小编就整理了2个相关介绍Python与机器学习实战的解答,让我们一起看看吧。
b站python教程哪个讲的好?
python 小甲鱼的这个教学视频在b站已经有1455万的播放量了,搜索结果排名第一名,全套共96节,课程有趣幽默,很多朋友都是通过这个入门的。如果你是零基础开始学习Python,这个***比较适合,可以一步一步深入熟悉Python。
该课程是由北京大学陈斌老师主讲的,内容包括算法的分析、基本线性结构、递归与动态规划、排序与查找、树及其算法、图及其算法等,以Python语言讲解。
Python的网课推荐如下:
李宏毅机器学习课程:台湾大学李宏毅老师的课,国语。很多人选择他的课作为机器学习课程的入门首选。
慕课网Python进阶:慕课网Python进阶。
用python玩转数据:用python玩转数据。
Python3数据分析教程实战数据:Python3数据分析教程实战数据。
怎样学python?
学习Python的最佳方法是通过结合理论和实践进行。首先,可以通过在线教程、教科书或***课程学习Python的基础知识,如语法、数据类型和控制流程。
然后,通过解决实际问题和编写小型项目来应用所学知识。参与编程社区和讨论组,与其他Python开发者交流经验和解决方案。
还可以阅读优秀的Python代码和文档,了解最佳实践和常用库。
持续学习和实践是掌握Python的关键,可以参加编程挑战、参与开源项目或自己构建项目来提高技能水平。
最重要的是保持耐心和坚持,Python是一门强大而有趣的编程语言,掌握它将为你打开许多机会。
以我个人来说,我觉得学习 Python 的话要掌握好三步
第一步是熟练掌握 Python 本身的语法,这是进一步学习和使用 Python 的基础。可以找一本完整而且全面的讲解 Python 基础语法的书,比如说 Mark Lutz 的《Python 学习手册》,认认真真地学习至少两遍,特别是要熟练掌握 Python 中最常用的几种数据结构:列表、字典、元祖和集合,掌握 Python 的函数语法及用法,特别应该理解 Python 函数的各种类型的参数匹配和传递,如位置参数,*args 参数,**kargs 参数等,熟练理解并能灵活运用 Python 的面向对象编程思想和方法,包括其抽象、、继承和多态的概念以及多继承中常用的 Mixin 技术,掌握 Python 的异常处理机制,另外对一些比较常用的高级特性,如果属性和装饰器等,也要有所了解,至少在别人的代码中看到时要知道是什么。
第二步便是 Python 的[_a***_]库了。可以结合 Python 的标准库文档和一本中文翻译的《Python 标准库》,将其中所有看着顺眼、觉得有用或觉得可能会有用的模块都过一篇。
第三步是针对一个或几个特定的方向和领域学习和掌握一些 Python 的模块和软件包。比如说,如果主要用 Python 做科学计算,则可以深入学习和掌握 numpy、scipy、sympy、matplotlib 等;如果主要用 Python 做统计学、经济学数据分析,可以深入学习 Pandas、stat***odels 等;主要进行机器学习、人工智能方向,可以深入学习 scikit-learn、tensorflow、pytorch 等;如果主要进行大数据方向,可以深入学习 pyspark 等;如果主要用 Python 做 web 编程,则可以学习使用 Django、flask、web2py 等框架。
最后的话 ,需要多多实践
到此,以上就是小编对于python与机器学习实战的问题就介绍到这了,希望介绍关于python与机器学习实战的2点解答对大家有用。