python编程 要如何开始从零掌握Python机器学习？
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，使用的是同样基于Python语言的tensorflow。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的
首先，数据分析还是有一定难度的，但是只要通过系统的学习过程，大多数人都能掌握一定的数据分析知识。
数据分析的核心不是编程语言，而是算法设计。无论是统计分析还是机器学习分析，算法设计都是数据分析的核心。因此，数据分析必须有一定的数学基础，包括高等数学、线性代数、概率论等。当然，如果通过工具进行数据分析，即使数学比较薄弱，也可以完成一些基础数据分析任务。例如，Bi工具可以完成大量的企业级数据分析任务。
使用Python语言实现数据分析是大数据领域的常用解决方案。利用Python实现基于机器学习的数据分析需要经过数据采集、数据整理、算法设计、算法实现、算法验证和算法应用等多个步骤。通常需要掌握一些常用的机器学习算法，包括KNN、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等，用Python来完成这些算法比较方便，因为Python的numpy、Matplotlib、SciPy、panda等库都会提供强大的支持。让我们以Matplotlib中的一个简单示例为例：
因为Python语言的语法相对简单，所以学习Python的过程相对容易。难点在于算法的学习。如何在不同的场景下选择不同的算法是关键问题。此外，学习数据分析通常需要对行业知识有一定的了解。不同行业对数据分析维度的要求不同，这些知识需要在工作中积累。在工业互联网发展的背景下，行业知识显得尤为重要。
想自学python数据分析，难不难？
感谢您的邀请：作为一种非常流行的语言，python有着广泛的应用场景。事实上，许多开发语言可以用于不同的领域。Python不是为特定目的而产生的。但是，它是一种通用的脚本语言，也称为glue语言。Glue意味着Python可以在C语言接口的帮助下驱动几乎所有已知的软件和模块。只要我们使用它，你通常可以找到一个开源库。安装后，您可以驱动它。无论是数据库、网络、互联网、图形、游戏、科学计算、GUI、OA、自动控制，甚至宇航员都在使用它。
现在我们来谈谈Python，它可以用来做：
1。系统编程2。图形处理3。数学处理4。文本处理5。数据库编程6。网络编程7。网络编程8。多媒体应用9。Pymo发动机10。黑客编程11。用Python12编写的简单爬虫：人工智能
看到这么多应用场景非常强大，但Python通常不会作为工程语言出现。也就是说，常规软件生产不使用它。主要使用Java，C#，XML，C。至于为什么，这是软件工程的需要。Python没有完整的语法检查。
但它现在不影响Python的状态。很多人加入了python的大军，因为它快速、简单，而且学习成本相对较低。它有一个丰富的支持库，可以直接调用，高效地完成不同需求的工作
你知道，谷歌最早的搜索引擎是python写的
希望我的答案能对你有所帮助。我是邦邦，擅长软件开发
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