bp神经网络算法原理 学Python一定要会算法吗？
学Python一定要会算法吗？
刚开始入门时，不是必须学好算法的。但是随着技术的深入，算法还是需要的，不然只能干点"搬砖"的活儿。
1、学好软件开发离不开计算机理论基础，如数据结构、操作系统、网络技术、算法研究等。如果热爱这门技术，这些都是不问题，先入门，这些慢慢的都可以补上。
2、关于算法，它是软件开发的灵魂，没有好的算法写不出优秀的程序。
3、如何学习算法，首先选取经典算法教材。基础的可以先从《数据结构》学起，里面有些基础算法，然后再去学专门的算法(其实把数据结构范畴的算法学好，一般就够用了)。还有网上有很多论坛，算法网站，为了吸引眼球 一般都做的浅显易懂。还有大部分算法为c语言，但语言在算法层面都相通的，明白算法模型才是最重要的。
4、万事开头难，只要入门，剩下的就是慢慢经营这门技术就行了。算法在实践中学的最快也最牢固。
希望能帮到你
Python语言其实很慢，为什么机器学习这种快速算法步骤通常还是用呢？
对于用过几种开发语言（java，c#，nodejs，erlang），而后转Python做机器学习的人，我说说我的看法。
首先，大家说python慢是真的吗？我的回答是真的。非常慢，for循环比cpp慢两个数量级。
那为什么还用Python?假如我们遍历过亿的数据，两个数量级的差异是无法接受的。但如果我们用python做最上层的逻辑，把上亿数据进行分块，python只循环十几次，剩下扔给cpu和gpu。那么两个数量级是否就无所谓了呢？1毫秒和100毫秒在整个系统中真的无所谓了。
python最大的优势在于，可以非常非常优雅的把数据扔给高效的c，cuda去做计算。numpy，pandas，numba这些优秀的开源库可以非常方便的高效的处理海量的数据，借助zmq，celery等还可以做分布式计算，gevent借助系统的epoll进行io优化。所以，不需要花太多精力，就可以优雅，高效的实现海量的数据处理，机器学习的任务。这是python火爆的原因。
想想，同样的性能，代码只有cpp或java的三分之一甚至更少，是不是很有诱惑力？
python易于上手，你都用python做什么？
对于非程序员：
1.辅助工作，如处理excel，基本数据统计，一些常规文件操作的批量处理等。
2.信息获取，比如去某个网站批量获取数据，去某个系统批量获取查询结果。
3.数据分析，数据分析，可视化显示等
对于程序员：
1.做网站和系统，比如豆瓣网
2.数据挖掘，比如舆情分析
3.人工智能建模等
从事python后端需要学什么技术？
对于Python的学习人员需要掌握以下技术
网络编程。网络编程在生活和开发中无处不在，哪里有通讯就有网络，它可以称为是一切开发的"基石"。对于所有编程开发人员必须要知其然并知其所以然，所以网络部分将从协议、封包、解包等底层进行深入剖析。
2. 爬虫开发。将网络一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。爬虫开发项目包含跨越防爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并针对Scrapy框架源码进行深入剖析，从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。
3.Web开发。Web开发包含前端以及后端两大部分，前端部分，带你从"黑白"到"彩色"世界，手把手开发动态网页后端部分，带你从10行代码开始到n万行来实现并使用自己的微型Web框架，框架讲解中涵盖了数据、组件、安全等多领域的知识，从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。
4. IT自动化开发。IT运维自动化是一组将静态的设备结构转化为根据IT服务需求动态弹性响应的策略，目的就是实现减少人工干预、降低人员成本以及出错概率，真刀真枪的带你开发企业中最常用的项目，从设计层面、框架选择、灵活性、扩展性、故障处理、以及如何优化等多个层面接触真实的且来源于各大互联网公司真实案例，如:堡垒机、CMDB、全网监控、主机管理等。
5. 金融分析。金融分析包含金融知识和Python相关模块的学习，手把手带你从金融小白到开发量化交易策略的大拿。学习内容囊括NumpyPandasScipy数据分析模块等，以及常见金融分析策略如"双均线"、"周规则交易"、"羊驼策略"、"Dual Thrust 交易策略"等，让梦想照进现实，进入金融行业不再是个梦。
6. 人工智能 机器学习。人工智能时代来临，率先引入深度机器学习课程。其中包含机器学习的基础概念以及常用知识，如:分类、聚类、回归、神经网络以及常用类库，并根据身边事件作为案例，一步一步经过预处理、建模、训练以及评估和参调等。人工智能是未来科技发展的新趋势，Python作为最主要的编程语言，势必有很好的发展前景，现在学习Python也是一个很好的机会。
python和matlab哪个更适合实现人工神经网络算法？
Python可能更胜一筹！matlab有神经网络的工具箱，用起来也很方便！
python神经网络可以做什么？
python神经网络有很多种，比如BP神经网络在函数逼近，模式识别，分类及数据压缩等领域有应用。RBF径向基神经网络能够以任意精度逼近任意连续函数，所以在图像处理，语音识别，时间系列预测，雷达原点定位，医疗诊断，错误处理检测，模式识别等领域有应用。循环神经网络在自然语言处理，例如语音识别、语言建模、机器翻译等领域有应用，也被用于各类时间序列预报或与卷积神经网络相结合处理计算机视觉问题。长短期记忆网络（LSTM）在不分段连续手写识别上，语音识别等领域有应用，卷积神经网络在计算机视觉，自然语言处理，物理学，遥感科学，大气科学等领域有应用。还有其他一大堆神经网络，他们都在各个领域都有应用。
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