大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器学习 分类 python的问题，于是小编就整理了2个相关介绍机器学习 分类 Python的解答，让我们一起看看吧。
Python怎么分类文字？
在Python中，可以使用文本分类算法进行文字分类。文本分类是一种机器学习方法，用于将文本数据自动分配到预定义类别中。这通常涉及到将文本数据转化为数值特征，然后训练模型来识别不同的特征对应哪些类别。Python中可用的文本分类算法包括朴素贝叶斯分类器、支持向量机和决策树算法。要使用Python进行文本分类，需要使用NLP库（如NLTK或Spacy）来进行文本处理和特征提取，以及使用分类算法进行模型训练和预测。
做python开发需要掌握哪些技术？
1、掌握Python的基本语法，掌握MySQL的基本用法，掌握Linux的常用命令；
4、高级的Python工程师不仅要具备各种开发语言与数据库基础，还得有项目经验。
Python工程师是干什么的
主要学习的有Python语言基础、MySQL、Linux、Web编程基础、Django框架、Flask框架、Tornado框架、数据爬取、验证码、数据的存储、破解加密、Scrapy-Redis分布式、Fiddler工具、多线程爬虫、Scrapy框架、代理池和Cookie池、深度学习框架、机器学习、数据分析、深度学习、深度学习框架-Pytorch等
1、学习一些基础理论知识
高等数学是学习Python开发的基础，数据挖掘、模式识别、人工智能智能等都是需要用到很多的微积分元素来预算的。以及优化理论和算法。
2、掌握好经典的机器学习理论和算法
(1) 回归算法：常见的回归算法包括最小二乘法(OrdinaryLeast Square)，逻辑回归(Logistic Regression)，逐步式回归(Stepwise Regression)等。
(2) 基于实例的算法：常见的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 学习矢量量化(Learning Vector Quantization， LVQ)等。
(3) 决策树学习：常见的算法包括：分类及回归树(ClassificationAnd Regression Tree， CART)， ID3 (Iterative Dichotomiser 3)， C4.5等。
(4) 人工神经网络：重要的人工神经网络算法包括：感知器神经网络(PerceptronNeural Network), 反向传递(Back Propagation)， Hopfield网络等。
(5) 基于核的算法：常见的算法包括支持向量机(SupportVector Machine， SVM)， 径向基函数(Radial Basis Function Python核心编程——Python语言基本介绍、面向对象编程、Linux操作系统、文件系统与用户管理、进程管理与服务配置、Shell编程与bash，[_a***_]编译、版本控制、MySQL使用、MySQL进阶等。
全栈开发——HTML、CSS、JavaScript、jQuery、 BootStrap、Vue、Web开发基础、数据库操作、FLask配置、Django认识、Models、Templates、Views、Tornado框架进阶、ElasticSearch等。
到此，以上就是小编对于机器学习 分类 python的问题就介绍到这了，希望介绍关于机器学习 分类 python的2点解答对大家有用。
