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库机器学习的问题,于是小编就整理了3个相关介绍Python库机器学习的解答,让我们一起看看吧。
机器学习实践:如何将Spark与Python结合?
1.Spark Context设置内部服务并建立到Spark执行环境的连接。
2.驱动程序中的Spark Context对象协调所有分布式进程并允许进行***分配。
4.Spark Context对象将应用程序发送给执行者。
5.Spark Context在每个执行器中执行任务。
机器学习-如何通过Python快速入门机器学习?
想快速入门的话,你可以这么看机器学习. 把每个机器学习算法看成一个函数,你只关心他的输入输出是什么就行,这样只要有点编程基础的话就都会使用机器学习了!这个级别的就看看python的sklearn包的机器学习算法模型怎么调用就行。应用性的机器学习算法的学习可以多看看Jason Brownlee的blog,有很多例子很容易上手
再进一步的话,就对每个算法函数的参数去多做点了解,比如把某一个参数调大调小会有什么影响等等。当模型出现结果不好时,能大概知道怎么去调动参数做优化。还有就是了解下怎么去评估一个算法的好坏,当数据平衡不平衡时分别用什么metrics比较好。以及怎么处理under-fittinng 和over-fitting问题。
在快速入门也知道怎么使用这些模型时,可以花时间具体去看看每个算法的具体理论,以及他们的优缺点,这样碰到不同问题就会大概知道选用什么方法去解决了!
机器学习和计算机视觉方向的CS硕士研究生,应该往python还是matlab发展?
这个问题我觉得可以从科研和就业两方面考量吧。
科研
科研方面,我不知道这个问题是针对你本人的(你就是机器学习和机视觉方向的研究生),还是说并不针对你本人(你本人并不是这个方向的研究生,你只是单纯好奇一下)。
如果是针对你本人的,那从个人角度上来说,这个问题其实并不需要你考虑。因为,这是你所在的团队(实验室)决定的。无论是从细分方向的角度,还是从历史积累代码的角度,还是从便于合作的角度,你需要与所在团队保持一致。
如果你只是单纯好奇的话,那么这取决于具体的细分领域。比如,机器学习领域现在很热的深度学习,绝大部分主流框架都提供python接口,做深度学习方向的计算机视觉,那当然是python。相反,有很多领域大家都用matlab。其实这和上面的情况有些类似,就是你所在的具体细分领域,其他研究人员用什么,你就用什么。
就业
这个其实也取决于你具体想去什么类型的企业。很多传统的计算机视觉企业,需要的既不是python,也不是matlab,而是C++。甚至,现在很受投资者追捧的基于深度学习做计算机视觉的一些初创企业,固然需要Python方面的人,但也可能需要C++方面的人(比如CUDA定制操作等性能方面的优化)。
如果你不想找计算机视觉方面的工作,想稍微跨下界,找一般的编程工作,那Python比较好。一是Python在各种领域都用得比较多,二是Python是一门比较“正经的”编程语言,使用Python你更容易养成比较好的编程习惯(这很重要)。
根据你的专业和方向来说,我倾向于推荐Python,Matlab是更加纯粹的学术型语言,或者说更接近数学本质。而python离工业界更近一些,也就是应用更广泛。
Python的优势有哪些
- 学习门槛低,维护成本低,可读性更强,可以说Python上手最快的编程语言了,而且更加接近自然语言,可读性非常高。
- Python在应用领域更加广泛,不光在数据分析、人工智能领域,在Web开发,信息安全领域也早早成为第一[_a***_]语言。而MATLAB语言基本上集中在工程和科学计算方面,而且MATLAB价格非常昂贵,要知道Python可是开源的软件。
- Python拥有更加丰富的扩展库,虽然比起Java、JavaScript这些语言Python还有较大差距,但是很显然比起Matlab还是具有很大的优势的。
官方支持以及扩展方便
总体来说,其实很简单,就是Python学习成本更低,更用户友好,而且开源免费社区更强大、生态更完善。Python还是一个工业级的编程语言,而Matlab则应用领域比较局限。
而且最重要的是在人工智能领域比如卷积神经网络,目前Python基本上已经是默认的研究语言,很多人工智能学习框架,比如Google大名鼎鼎的tensorflow人工智能学习框架都是将Python作为默认开发语言,这一点是Python最大的优势。
即使遇到Python搞不定的事情,要知道Python的C扩展非常方便。
所以从提问者视觉识别学习需求,以及以后长期学习和工作,我更倾向于推荐Python语言,更加优美也更加高效更接近工业环境。
到此,以上就是小编对于python库机器学习的问题就介绍到这了,希望介绍关于python库机器学习的3点解答对大家有用。