matlab神经网络算法实例 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？

神经网络研究与应用这块用python好还是用matlab好？

研究神经网络比较浅的话，推荐matlab；研究深的话，推荐python。

python的好处是胶水语言，语法简单，上手快，各种第三方库和开源代码都可以直接用，且支持跨平台。而matlab还是偏工程算法开发。

另外，对神经网络的研究来说，matlab虽有神经网络工具箱，但当你自己建立比较深的网络时就有些麻烦了。而如tensorflow，caffe等比较有名的神经网络架构，都有python接口，可以站在巨人肩膀上深入。

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

初中文化可以学Python编程吗，我想通过这个渠道进入人工智能这个大行业？

完全可以，但是你要比别人更努力

1，python语言是目前所有开发语言中比较好入门的，python是动态语言，跟脚本语言类似，很容易入手

2，初学者可以先看看python基础教程的书籍，看看一些入门的视频

3，学习要有目标，一周一个目标，一个月一个目标，循序渐进，学习python语法估计也就1个月，自己要亲动手，书中的代码要都自己敲一边

4，基本语法学明白后，可以看看简单优秀的开源代码，flask，web2py等，经常看看python官方的文档

5，自己尝试做一些小项目，处理一下文件数据，读写数据库，写个简单爬虫等，边学边练

6，半年内可以写一简单python程序，要想再晋级就要做大点的项目，找个python相关的工作，边工作边学习

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！

本人是软件工程大一的学生，目前想在暑假学习一门语言，java和python应该选哪个？

选哪个都行，语言只是做程序员的基础，真正厉害的东西是隐藏在程序后面的算法。想入手快，选Python，想了解计算机非常底层的东西，C或C 都可以。Java介于两者中间。

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