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 学习形态识别的问题,于是小编就整理了2个相关介绍Python 学习形态识别的解答,让我们一起看看吧。
用python实现一些机器学习算法时是否需要自己写轮子?
不用自己写轮子,为了理解实现细节的话,可以自己写写。在项目中,没有必要,很多可用好用的库。只要把这些库提供的算法接口,熟练使用就行。呵呵,说起来,这就是别人眼中的调库军。其实也就是苦力活。别被吓着了啊。
其实在应用工程上有很多需要把这些算法组合,整合起来,达到应用的要求。这也很考验对机器学习算法的掌握能力。说多了。
目前机器学习主要有两种形态,其一是搞算法,主力是世界上知名大学(学院派)如MIT,大公司的发paper的核心团队,如google。他们基本都是名校毕业的博士或在职的教授,为大家造轮子;其二是工程应用,自动驾驶,医疗图像,城市公共交通,语音识别等等,主要是要快速把算法变现为可执行工程项目,绝大部分都是拿轮子直接用。
那么是不是我们做工程的就一定不用做轮子了?那到不是,根据项目需求,改造轮子或重新造轮子都是可能的。
谢谢邀请。是否需要自己造轮子取决于自身的需要。
如果是出于学习阶段,理解机器学习的算法并自己去实现是有必要的。这可以加深对知识的理解。但即便如此,也不是要求从头开始造轮子,很多时候只是二次开发。
如果是工程应用,那么就完全没有必要去重复造轮子了。python目前提供的库已经很强大了,也相当成熟,基本上能够满足一般工程应用的需求,这个时候再花大量精力去重复造轮子是很没必要的。
这个得看你出于什么目的而学习机器学习的,如果只是出于工作的需要或者短时间的应用,那你只需要使用框架来实现机器学习的算法就可以了,这些框架都有sklearn(标准机器学习库),tensorflow,pytorch等,这些框架各有各的缺点和优点,看需要来决定用哪种,这样就不用自己造轮子了,只需要理解其算法与框架算法的实现函数就能实现机器学习算法,是不是很过瘾?还有一种情况就是出于自身兴趣而学习的机器学习,我想大部分学习机器学习的程序员都是出于兴趣,既然是兴趣,那就会想着靠自己一步一步来实现这些算法,以便理解其算法原理,实现过程,还可以加深算法的印象,真正的掌握该算法,实现之后自己还会有很高的成就感,觉得自己真是太厉害了有木有?反正我就这种感觉,不过我只是自己实现了手写数字的神经网络识别算法,其识别率还蛮可观的。
如果你想深入机器学习领域,那你就应该自己至少造一次轮子,以便真正掌握该算法,之后的使用不想造轮子了可以使用框架来实现。如果只是短时间的应用,那就用框架吧,很快就能看到实现效果,还不用自己造轮子呢,方便,快速。
祝你好运!
sklearn、TensorFlow(包括TensorFlow的高层封装Keras)、PyTorch……Python有这么多优秀的库,实现各种机器学习算法很方便,何必要自己造轮子呢?
(图片来源:tertiarycourses***.sg)
你可以看看最近发表的机器学习算法方面的论文,很多论文都开源了配套的代码,这些代码基本都是基于各种框架实现模型,几乎看不到从头自己造轮子实现的。
自己造轮子,不仅写起来麻烦(这还***设你造的轮子语义上没有错误、性能上也不差),别人阅读起来也不方便。
很多人过分推崇从头写起(write X from scratch),恨不得什么都自己写,不屑于使用TensorFlow等框架。但是,TensorFlow不用,那numpy用不用呢?所以说,这种想法其实不可取。
当然,这也不是绝对的,以下情形属于例外:
- 基于学习的目的,加深对基本概念/模块的理解。比如用框架写的话,像反向传播之类的轮子都是现成的。脱离框架自己手写,可以更好地理解这些基本概念/模块。
- 基于性能需求进行优化,比如,使用了特殊的硬件,或者应用场景非常特殊,现有的轮子不能用或者不好用。
- 应付面试。其实这个可以归入第一条。因为之所以有些面试会设置脱离框架手写算法的题目,就是为了看你对基本概念/模块的理解程度。
如何学习go语言?
非常好的问题。首先我是有三年go语言开发经验的了。回答你这个问题之前,首先要理解如何学习go,是你要达到什么样的级别。就是目标,比如你要达到***级别。或者你需要用go做什么开发工作?一定要先搞清楚需求,举个例子
1 我要如何学习go才能做web开发
2用go做ai 或者图像处理
3开发以太坊区块链
就web开发而言的话就不同领域需要画一个脑图,就是路线图,把达到目标之前的各个知识点列出来,比如基础go知识,变量,常量,slice. map struct channel go routine 并发等等 还有相关领域的,的脑图,比如goland vs code 还要需要的linux 命令行, dockers 等等相关路线图 还有gin 框架
但是如果要学图像 ai 区块链还要学习相关基础和框架,比如tensorflow 智能合约 opencv 如果只要学习基础请关注我的头条14天学会go语言,最重要的是要多练!谢谢
先来看看什么是go语言:
Go语言是谷歌2009发布的第二款开源编程语言。
学习编程语言,主要的需要做到三点:
基础知识要学好。
学会抄代码,直到自己能倒写如流!
学会自己写代码,只有自己会写代码了,才是真正的学会了!
都说“欲速则不达”,么有扎实的基本功,怎么能更好的学习!就像建房子,首先要有地基,之后才能往上盖,这样就不会坍塌!
go语言[_a***_]简单,有编程基础的学起来不困难,上手很快的。语法弄明白之后就是他的数据类型,已经go语言的OOP。有了一定基础之后可以看一些开源项目的源码,帮助很大的。之后自己可以动手写一下小的项目,网络编程的聊天室等等。其实go可以说的上是拿过来就可以用的语言,所以学习不要有压力,多看看***,多动手。
5月20日工业和信息化部信息中心发布《2018中国区块链产业***》,Go语言与区块链成为“数字中国”建设的重要支撑,go语言由此被提起!
Go语言热度攀升,市场薪资居高不下
据BOSS直聘研究院数据显示2018年Go语言与区块链职位月薪11000元以上占整体的95.5%
为什么Go语言被众多名企青睐?
区块链主流编程语言
简单易学开发速度快
Go语言并发性好
如何学习GO语言:
首先,要下载和安装Go语言环境,这就像是安装一个学习工具,我们可以去***下载并进行安装。
然后,要学习基础语法,就像是学习一门新语言的语法规则,我们需要掌握Go语言的变量、数据类型、控制语句和函数等基本语法。
接着,我们需要写一个Hello World程序来熟悉Go语言的基本语法,就像是学习英语时说出一个简单的句子来练习口语。
在掌握了基础语法后,我们可以学习Go语言的常用库和工具,就像是学习一门语言的常用单词和表达方式一样,这可以帮助我们更快更好地完成编程任务。
通过练习和实践来巩固学习成果,就像是通过口语练习来提高口语水平一样。我们可以在GitHub等网站上找到一些开源项目进行参考和练习。
学习Go语言的高级特性和性能优化技巧也很重要,这就像是提高语言水平和口语表达能力一样,需要不断学习和实践。
最后,加入Go语言社区,参与讨论、分享经验和交流,与其他开发者建立联系,获取更多学习***和机会。这就像是在语言学习中结交口语朋友一样,可以帮助我们更好地学习和提高。
到此,以上就是小编对于python 学习形态识别的问题就介绍到这了,希望介绍关于python 学习形态识别的2点解答对大家有用。