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练习机器学习的问题,于是小编就整理了3个相关介绍Python练习机器学习的解答,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。
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。
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,只需要理解其算法过程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!
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。
不需要。
原因之一:Python有它非常强大并且开源的免费库,这是Python语言为什么要优于其他语言的原因。
原因之二:我们只需要找到相对应的库进行加以修改即可。
原因之三:现在机器学习的算法大多都已成熟,我们没有必要重新研究别人已经研究出来的算法,浪费时间,得不偿失。
然而,如果设计的新算法时,我推荐在已有的算法基础升级会更好,因为从无到有毕竟是很困难的。
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,书籍方法的话推荐《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[_a***_]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。
有人用python机器学习编写***、预测***吗?
有!应该不成功!因为,设置选项有失误!***中心,没有告诉大家,有几套***摇奖球和机器!所以,计算是按一组数据球,和一台机器计算的!实际是机器在12台以上,彩球有100套以上!
到此,以上就是小编对于python练习机器学习的问题就介绍到这了,希望介绍关于python练习机器学习的3点解答对大家有用。