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推荐学习清单的问题,于是小编就整理了3个相关介绍Python推荐学习清单的解答,让我们一起看看吧。
想学Python,推荐一下台式电脑配置清单,不玩游戏,有哪些?
1,5000~5999元,这档次属于主流偏高。
2,i7七代处理器(标压)。
4,8g内存。
-------------------河南新华
入门机器学习该如何入手?
机器学习入门清单及路线:
1. 斯坦福《概率与统计(Probability and Statistics)》
2.MIT《线性代数(Linear Algebra)》
3. 斯坦福 CS231N《用于视觉识别的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks for Visual Recognition)》
4.fastai《程序员深度学习实战(Practical Deep Learning for Coders)》
5. 斯坦福 CS224N《深度学习自然语言处理(Natural Language Processing with Deep Learning)》
6.Coursera 上的斯坦福《机器学习》
入门机器学习de课程清单和学习路线
作为一名科技工作者,同时也是一名计算机专业的教育工作者,我来回答一下这个问题。
首先,当前学习机器学习是不错的选择,机器学习作为人工智能领域的六大研究方向之一,目前的热度也相对比较高,而且由于机器学习与人工智能领域的其他研究方向也有比较紧密的联系,所以通常也把学习机器学习作为入门人工智能的第一步。
机器学习本身涉及到六个大的环节,分别是数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用,所以学习机器学习可以从数据收集开始学起,然后逐渐向其他环节过渡。在当前的大数据时代,数据收集和整理的方式也越来越多,获取数据的途径也比较多,可以从基本的数据库技术开始学起。实际上,机器学习作为大数据分析的两种常见方式,大数据领域的从业者往往也需要重点掌握机器学习技术。
算法设计是机器学习的核心,所以算法知识的学习是机器学习的重点,学习算法知识可以从基本的常见算法开始,比如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等算法都需要重点学习一下,在学习算法的过程中,一定要结合具体的案例进行学习。在实现算法时可以***用Python语言,目前Python在机器学习领域的应用也比较普遍。
最后,对于目前IT行业的开发人员来说,学习机器学习知识,可以重点结合一下大数据、人工智能平台所提供的开发环境,这样会有一个更好的学习体验,同时也会在一定程度上加强自身的实践能力,毕竟未来大量的机器学习开发都离不开平台的支撑。
我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!
我想跟你分享几本入门机器学习的书籍:
[微风]理论方面:
1、《机器学习》(西瓜书)
作者:周志华 清华大学出版社
2、《统计学习方法》
作者:李航 清华大学出版社
[微风]数据分析:
1、《利用Python进行数据分析》
[微风]实战方面:
本人IT行业14年,对人工智能有些粗浅了解,目前仍在进一步学习中,结合自己学习人工智能的过程,谈一下个人拙见。
人工智能是我们希望机器达到的智能化目标,即希望机器Think like people, Act like people.而对于目前阶段,实现智能的方式是通过观测历史数据,找到数据中隐含的结构关系,从而来预测新数据,实际上目前都属于数据智能,把难以精确解决的问题转换为概率问题,得到近似解。
既然人工智能是基于数据的智能,那么如果要真正学懂,数学知识和计算机知识都必不可少。
1、必备的数学知识
(1)线性代数([_a***_]、向量、特征值、奇异值分解)
(2)概率论(概率分布模型、极大似然、贝叶斯)
(3)信息论(熵、散度)
(4)高等数学(导数、梯度)
2、必备的计算机知识
(1)数据结构
最好的入门方法就是结合你自身的研究领域,然后慢慢深入
如果你是医学方向的
决策树和随机森林预测心力衰竭患者生存 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎
使用深度学习通过脑部MRI进行年龄分类 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎
基于LSTM 模型的癫痫病检测 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎
迁移学习在生物医学图像中的应用 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎
使用深度学习在 matlab中进行 ECG信号识别 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎
如果你是传染病方向的
MATLAB双向长短时记忆网络BILSTM预测 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎
如果你是搞机械零部件剩余寿命预测方向的
学习什么计算机语言比较好?
推荐Python,但更重要的是算法。
编程语言首推Python
这么多年来,从matlab、C、C++、C#、R、Python、Go、javaScript到Java、Scala,各种语言不断被发明、创造出来,让人眼花缭乱。但是本质上而言,所有高级编程语言最底层基本都是分支(if, switch)、循环(for,while)和递归。“人生苦短,我用Python”。Python的容易上手、应用广泛的优质特性,对于新手来说首先推荐。
比编程更重要的是算法
同样的需求,不同程序员写出的代码可能差异巨大。用专业术语讲,叫复杂度不同。可以从时间和空间效率上衡量代码的质量。
如果将来去面试应聘,很少有公司对编程语言有强要求,因为如果具体领域确定,基本就那么一种语言。但是不同的岗位,即使领域不同,对算法的要求是必须的。是一个码农必备的基本技能。
从排序、动态规划、大数据处理的MapReduce的软件工程师,甚至是年薪百万人工智能算法工程师(比如决策树、逻辑回归、深度学习、RNN、CNN、BERT等)。从更广泛的角度而言,也属于人工智能也算是算法范畴,只不过是用来解决大数据中的非确定性问题。
推荐Python语言,但算法(内功)比语言(招式)更重要!
以下仅仅是个人观点:
如果你只是在Python和J***a中选择,我建议你得先了解下当下的行情,因为不同语言在不同的领域发挥的能力是不一样的,我个人觉得既然Python这么火,那么学一学倒也无妨,因为就我所知,特别是初学者的第一个语言,其中较为简单的可能Python占有一个位置,当然了我只是单纯的说这个语言,而且现在Python都要从小学开始学了,因此说明语言本身肯定是没有任何问题的,而且Python能用到的领域非常多,像Web、爬虫、人工智能等等,而且也正是因为人工智能等领域导致Python是目前值得学习的语言中排名靠前。
学习J***a的话也是可以的,但是可能学起来,特别是初学者,当然了聪明的人肯定学什么都快,但是一点编程思维都没有,或者说自己底子比价差,学起来可能没那么轻松。
因此我的建议是如果有可能到培训机构培训一段时间也未尝不可,当然了,不要相信在短时间就能达到某某高的水平,那是不可能的,编程需要的一方面是技术本身,另一当面通过编程解决问题的能力才是占了主要一部分,及时技术再强,不会解决问题,终究是白搭,这需要***来积累,当你经验足了再谈不迟,因此先把编程思维或者说理解一些抽象的思想,加上自己肯努力学,即使没有一点基础,也是可以学有所成的,毕竟都是零基础开始,只是别人学的早了点而已!最后,祝愿你学有所成,能在计算机领域有所成就!
就形势来看,J***a更容易就业,Python发展前景更好。到底该学哪个还要在了解语言特点基础之上再结合自身兴趣来决定。
对于非科班出身想入行程序员有几点建议作为参考:
1.J***a是面向对象的开发语言,语法相对简单入门容易,在目前互联网开发,大数据开发方面扮演着无可替代的角色,所以招聘市场上的需求很多,就业容易,但是同样因为入门容易需求多所以人员也多竞争也多,在著名的TOIBE编程语言排名榜单上J***a更是常年高居榜首,地位不可撼动;
2.Python同样也是面向对象的开发上,语言,主要用在数据分析及人工智能的开发,如果以后想从事人工智能方面的开发Python为不二之选,不了解沈阳的招聘市场,虽然没有J***a的需求那么多,在北上深等等一线城市Python找工作还是挺容易的,平均来说Python开发人员的待遇高于j***a;
3.从发展前景来看我更看好Python,因为现在人工智能已经上升为国家战略,几乎所有的互联网大厂都在布局人工智能,发展势头迅猛,而J***a经过多年在互联网开发方面的应用,已经相对成熟,可能10年内依然是主流。
到此,以上就是小编对于python推荐学习清单的问题就介绍到这了,希望介绍关于python推荐学习清单的3点解答对大家有用。