python中sklearn实现决策树 为什么Python效率这么低，还这么火？
为什么Python效率这么低，还这么火？
在许多情况下，性能不是瓶颈。大约80%的应用程序不需要高性能。
要如何开始从零掌握Python机器学习？
我已经使用Python 7年多了，现在我正在从事视频对象识别算法的开发，使用tensorflow，它也是基于Python语言的。Python是一种解决所有问题的语言，值得拥有
！我从2012年开始学习机器学习，因为没有指导，我走了很多弯路，浪费了很多时间和精力。一开始，我读了《机器学习实践》一书。虽然我不懂，但我还是把书中所有的例子都跑了一遍，渐渐发现自己不懂算法也能达到预期的效果。然后，我会直接开发我想要的程序。当我遇到需要机器学习的部分时，我会直接复制它。一周后，演示会出来。在这个时候，你会发现你已经开始了。剩下的就是理解每种算法的范围和局限性。
不要掉进无休止的书堆里，练习和做项目
！呃，地铁到了。我要去工作了。我还没做完呢。有机会我会继续讨论
大数据结构中的很多组件都是用Java语言编写的，还有一些是用Scala编写的，比如Hadoop中的HDFS、MapReduce、yarn、ZK、HBase、hive、spark等。这些东西更倾向于数据工程、数据处理和计算。Python语言，包括pandas、numpy、SciPy等数据分析扩展包，通过学习使用这些包，可以充分掌握数据分析的能力。因此，要学习数据分析，建议学习Python而不是大数据。
想做数据分析是学python还是学大数据？
如果你不经过任何孝道老师的教导。真正自学，思考人的本性，他可以考上任何一个学生，那是一个伟大的人才。他是个思想家。他是一个能思考并成功的人。这是一句老话。他天生有才华。但也有一些可以。自学怎么可能不管用，但它是真正的自学。够了。我说得对吗？请评论一下。非常感谢。一开始，你不必学好算法。但是随着技术的发展，仍然需要算法，否则只能做一些工作。
1. 学好软件开发离不开计算机理论基础，比如数据结构、操作系统、网络技术、算法研究等，如果你喜欢这项技术，那就不是问题。先开始，你可以弥补。
2. 算法是软件开发的灵魂。好的算法写不出好的程序。
3. 如何学习算法，首先选择经典算法教材。基本的可以从数据结构中学习，其中包含一些基本的算法，然后再学习特殊的算法（实际上，在数据结构领域学习算法一般就足够了）。网上还有很多论坛、算法网站，为了吸引眼球，它们一般都很通俗易懂。大多数算法都是C语言，但是语言在算法层次上是相互联系的，因此理解算法模型是最重要的。
4. 万事开头难。只要你开始，剩下的就是慢慢操作这项技术。该算法在实际应用中是最快、最强的。
希望对您有所帮助
如果是基础的，我想找一个在线网站学习如何开始是可以的。如果你想系统地学习，我建议从不同的方向学习会更有效率。例如下面三个，分别为安全域、数据分析、网络爬虫等。如果是游戏指导或机器学习，找另一个。。
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