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送学习资料的问题,于是小编就整理了3个相关介绍Python送学习资料的解答,让我们一起看看吧。
用python做机器学习有哪些资料推荐?
如今确实挺多诸如数据分析、机器学习的岗位选择使用python做开发的多,那么,如果是想从事机器学习开发的话,该如何起步呢?
要想把机器学习用起来,就得先掌握python的基础,诸如import、对象等的一些概念和使用要了然于心,否则基础不扎实的话,就会面临很多琐碎的问题。对于python基础的掌握,推荐慕课网教程,个人听过感觉还不错。 当然,书籍的话推荐《Python编程 从入门到实践》,此书可以充当字典,遇到不会的可以多翻翻。
python提供了很多可以很好支出程序进行矩阵、线性和统计等的数学运算,像大部分机器学习的开发者都熟悉的Scikit Learn包一样,里面封装了很多算法,可以让我们事半功倍。但也相应的需要我们花时间去了解里面包的使用,在这里推荐去***看(),里面也提供了很多例子供我们参考和研习。当然,也可以购买相应的书籍,这里推荐《机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow》。此书涵盖机器学习的基础理论知识和基本算法——从线性回归到随机森林等,帮助读者掌握Scikit-Learn的常用方法;探讨深度学习和常用框架TensorFlow,一步一个脚印地带领读者使用TensorFlow搭建和训练深度神经网络,以及卷积神经网络。
机器学习需要使用的算法是很多的,虽然前辈们已经为我们留下了各种包方便我们使用,但真正解决机器学习开发者级别的,还在于内功的深厚,也就是算法。 只有真正的弄懂了算法,在开发的过程中才能真正的知其然而又知其所以然。 懂得了算法,你才能知道为什么需要这样做,为什么那样做会产生那样的结果,如何更好的调参等。 如果没有算法做铺垫,很快就会迷失在调包的迷雾中,很难更近一步的往上。 在这里,推荐你去看吴恩达机器学习课程,这门课程在网易公开课上也有。 同时,也建议你去看机器学习的入门教材,也就是周志华出的《机器学习》,此书对于新手来说也算是一件宝物。在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章,大致分为3 个部分:此书介绍机器学习的基础知识;讨论了—些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习)后期还涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等。
sklearn, 去***下载,里面讲解非常详细,同时还要学习一个pandas,numpy,matplotlib。视频的话直接在爱奇里搜机器学习,有一个免费的系列***,希望能帮助到你。记住,是免费的。
python计算机二级考试有什么好的学习建议或复习资料吗?
Python 做为全国计算机等级考试的一个科目,是2018年9月第一次开考。
做为计算机的基础性语言,相对来说考试的难度还不是特别高。
如果是2019年3月份考试,面临的最大一个问题就是考试中心对于语言类科目改革:
自2019年3月考试起,二级语言类及数据库类科目(即除MS Office高级应用外的其他二级科目)调整获证条件为:总分达到60分且选择题得分达到50%及以上(即选择题得分要达到20分及以上)的考生,方可获得合格证书。
备考上,
毕竟你要考试的内容都是题库里面的。
感谢邀请。
我是第一批获取的python二级证书,从我个人的角度来说,你只要买以下参考书籍就可以了。还有,你可以从淘宝上买点题库,现在题库应该是有了,多刷刷题库,多看看书就可以了。
如若有问题,欢迎大家评论区留言讨论。
感谢邀请!我的建议如下:
1.熟悉全国计算机等级考试二级 Python [_a***_]设计考试大纲,知己知彼百战百胜,只有知道考点才能更好的复习;
目前***给出的复习大纲为
2.一般来说,填空题和选择题一般考的都是基础知识,他的易考点教材和考试资料都会列举出来的。
有些题型是根本不会变的。多做题就行了。
他的代码编写题目,一般不会太难,懂一点点逻辑,然后就可以了。
3.买题库,多刷题,题目做多了你会发现就那点知识点,
4.考试资料的话 ,目前 教育部已经出版了关于二级等考的书籍 《高教版Python语言程序设计冲刺试》(含线上题库) 书籍中明确指出 ,教育部指定的Python 二级等考备考平台为 ***.Python123.io 。 在这个平台目前有10 套备考专用试卷,有免费的和收费的试卷, 介绍说只要能够达到平均分80 分, 就考试顺利通关。 这里是教育部指定的书籍 ,以及配套练习网站, 在这里才能做好考前 备考的准备。
用Python进行数据分析,不懂Python,求合适的Python书籍或资料推荐?
还是看书吧,从个人经验来说,读书的体系化是碎片式学习不能比的。自己看的书:
1.python3快速入门与实战
2.python数据科学指南
3.机器学习实战(基于sklearn)
1、Python自身的优势。
Python简单易学可读性强,一段好的代码,阅读起来像是在读一篇外语文章,可以使你只关心完成什么工作任务,而不是纠结于Python语法。除此之外,它还拥有非常多优秀的库可用于数据分析,目前超过125,000的第三方Python库,对于像pandas,NumPy和matplotlib这样以数据为中心的库,任何懂Python语法规则的人都可以操作部署。最重要的是它是免费开源的!!
2、Python与其他数据分析工具的对比。
(1)Python处理Excel表格,是通过调用模块,处理这些数据并生成报表。相比Excel,Python能够处理更大的数据集;能够更容易的实现自动化分析;能够比较容易的建立复杂的机器学习模型。
(2)相比spss,spss是个统计软件,只适合在科学研究领域做实验数据的分析,并不适合做偏向实际应用场景的数据的分析;而Python能够处理复杂的数据逻辑,因此在这些场景的使用更有优势。
(3)相比R语言,Python的机器学习库只有一个sklearn ,所有的机器学习方法都集中在这一个库中,而R语言,我不清楚它到底有多少个用来做机器学习的库,R语言中的机器学习方法是如此的分散,以至于很难掌握。而且Python的使用人数在不断上升,有一些曾经只使用R的人在转向Python,投入到一个呈现上升趋势的技术中,未来才会更加宽广。
(4)相比上述的几个工具,,Python在做机器学习、网络爬虫、大数据分析时更加的得心应手。目前很多数据科学方面的应用都可以轻松使用Python实现。包括数据搜集,清洗,整理,可视化,机器学习,人工智能,开发,运维等。所以光一个Python就可以做到全套服务。
综合选择Python做数据分析是很好的选择,可以看一下相关课程了解一下
到此,以上就是小编对于python送学习资料的问题就介绍到这了,希望介绍关于python送学习资料的3点解答对大家有用。