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 学习形态识别的问题，于是小编就整理了3个相关Python 学习形态识别的解答，让我们一起看看吧。
如何选择机器学习算法？
我建议你真正要学习的话，可以报个班系统地学习，搭建起整个机器学习的知识体系，在这里我推荐下菜鸟窝的机器学习工程师就业课。他们会从python基础、数据分析、数学开始，都是从0基础手把手教学，老师都是BAT工业界多年实践经验的，能让你在最短时间入门机器学习，并且拥有持续读paper等的自学能力，不过培训跟相亲一样要看眼缘，你可以先听听他们的免费公开课
本文邀请qiaolin来回答，与你分享机器学习学习算法的方法论~
选择机器学习算法时，需要考虑以下因素：
算法有没有迭代（相对于batch）的版本？能否实现在线学习或streaming?
算法是否需要可解释性？
特征是否高维？如高维是否考虑用PCA或Lasso降维？
算法的准确率，是否倾向于欠拟合或过拟合？
同时我们也需要考虑模型的表现，如模型训练时，神经网络的比SVM快（why?）, 而预测步骤，SVM比神经网络快(why?)。
机器学习作为人工智能领域的主要研究方向之一，是目前的一个热门领域。学习机器学习的一个重要环节是掌握机器学习算法，而机器学习算法一定要从被广泛使用的算法开始学起。
目前在机器学习领域被广泛***用的机器学习算法包括决策树、K-mean、SVM（支持向量机）、EM（最大期望算法）、PageRank、Apriori、AdaBoost、kNN（近邻）、分类回归树、朴素贝叶斯等。这些算法目前在机器学习领域被广泛***用，有大量的实际案例，对于初学者来说是首先应该掌握的算法。
算法的选择要根据实际的场景进行分析，比如***用kNN算法可以完成同层次分类、识别应用（消费人群划分），决策树可以用于递进式判断的场景（诊疗分析等）等，要想能在不同的应用场景下选择适合的算法，首先要对各种算法有一个较为全面的了解，知道每种算法的优缺点以及适用范围。
对于初学者来说，学习机器学习要清楚机器学习的目的和概念，清楚机器学习的实施步骤、掌握不同的算法、能够使用编程语言完成算法的实现过程。机器学习简单的说就是在一堆杂乱无章的数据中找到背后的规律，机器学习的步骤包括数据收集、整理，算法设计、算法实现、训练算法、验证算法和使用算法。
机器学习的算法实现可以使用Python语言，由于Python语言有丰富的库（Numpy、Matplotlib等），所以目前Python在机器学习领域有广泛的应用。我在早期使用java完成算法实现，后来改用Python，现在的落地项目也在使用Python语言。总的来说，使用Python做机器学习开发还是比较方便的（相对于Java来说）。
我是从大数据研发进而开始机器学习领域研究的，目前也在做机器学习方面的落地项目，我会陆续在头条写一些关于机器学习方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。
如果有机器学习方面的问题，也可以咨询我。
谢谢！
其实大多数情况，算法的选择并没有那么重要，大多数模型都已经比较成熟，关键在于参数调优和模型优化。至于非要选择什么算法，还是要根据具体业务场景、数据量、纬度大小、数据的特征等综合场景来考虑，有时一个复杂Nb的算法未必就能得到很好的结果
python人工智能难吗？
Python适合初学者学习的，Python是目前比较流行的编程语言，人工智能也是行业内非常具有发展前景的领域，就情况来说，学习Python人工智能是挺不错的，而且Python不仅可以从事人工智能，还可以从事数据分析、科学运算、web开发、爬虫、机器学习等多个领域中。
但任何一个方向要达到具有竞争力的专业级别，都需要大量的实践积累。
不难哦。第一步，学会python语言，了解一些numpy等库。第二步，学习机器学习相关知识，包括knn，svm，ann等算法。第三部，学会使用python进行算法的开发。
什么是J***a？怎么理解面向对象？
J***a 是一项用于开发应用程序的技术，可以让 Web 变得更有意思和更实用。 J***a 与 [_a***_] 并不相同，后者是一种用于创建 Web 页的简单技术，只能在浏览器中运行。
“J***a是一种为多个平台生成软件的编程语言。由Sun Microsystems的前计算机科学家James A. Gosling在20世纪90年代中期开发的。编译的代码可在大多数操作系统上运行。”
面向对象编程是当今主流的程序设计思想，已经取代了过程化程序开发技术，J***a 是完全面向对象编程语言，所以必须熟悉面向对象才能够编写J***a 程序。下面我就介绍什么是j***a面向对象。
面向对象是一种符合人类思维习惯的编程思想。现实生活中存在各种形态不同的事物，这些事物之间存在着各种各样的联系。在程序中使用对象来映射现实中的事物使用对象的关系来描述事物之间的联系，这种思想就是面向对象。
提到面向对象，自然会想到面向过程，面向过程就是分析解决问题所需要的步骤，然后用函数把这些步骤一一实现，使用的时候一个一个依次调用就可以了。面向对象则是把解决的问题按照一定规则划分为多个独立的对象，然后通过调用对象的方法来解决问题。当然，一个应用程序会包含多个对象，通过多个对象的相互配合来实现应用程序的功能，这样当应用程序功能发生变动时，只需要修改个别的对象就可以了，从而使代码更容易得到维护。
面向对象的特点主要可以概括为封装性、继承性和多态性，接下来针对这三种特性进行简单介绍。
1、封装性
到此，以上就是小编对于python 学习形态识别的问题就介绍到这了，希望介绍关于python 学习形态识别的3点解答对大家有用。
