大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器学习算法 python的问题，于是小编就整理了5个相关介绍机器学习算法 Python的解答，让我们一起看看吧。
python初学者必备十大算法？
1. K均值聚类算法（K-Means Clustering）
2. 逻辑回归（Logistic Regression）
3. 决策树（Decision Tree）
4. 支持向量机（Support Vector Machine）
5. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）
6. 随机森林（Random Forest）
7. XGBoost（Extreme Gradient Boosting）
8. AdaBoost（Adaptive Boosting）
9. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network）
10. 长短期记忆（Long Short Term Memory）
python冒泡算法的详解？
首先比较相邻元素。然后根据这个代码def bubble_sort(nums):
for i in range(len(nums) - 1):
for j in range(len(nums) - i - 1):
if nums[j] > nums[j + 1]:
nums[j], nums[j + 1] = nums[j + 1], nums[j]
return nums
ddpg算法属于python吗？
ddpg算法不属于python。
DDPG是google DeepMind团队提出的一种用于输出确定性动作的算法，它解决了Actor-Critic 神经网络每次参数更新前后都存在相关性，导致神经网络只能片面的看待问题这一缺点。同时也解决了DQN不能用于连续性动作的缺点。
通信算法工程师需要学python吗？
但是我个人来说，除非科研，最好少用matlab，用C++和python对你有好处的。并不是说是matlab不好，只是不适合你找工作而已。C++的话，相对来说用处广点，但是很多需要自己实现的，可能自己写代码的时间多点。Python的话，最推荐你，首先连谷歌这种公司，貌似用Python的也很多吧（哈哈，虽然会Python也不一定能去）；再者，Python属于脚本语言，用途毋庸置疑了，可以和很多种语言很好的兼容，“胶水语言”的名号不是盖的；最后，我个人感觉，Python的代码也挺简单的，用熟练了的话，感觉和matlab差不多了。没编程基础，做算法研究，python与matlab用哪个更好？
只想说一点：
如果说算法研究是一座大厦，那么，
编程基础，尤其是Python入门级编程基础，只是一个小小的台阶。
要做算法研究，连大厦都要攻克，还会怕一级台阶吗？
不要因为区区一点编程基础而决定你的选择。
至于具体用哪个好，要看你具体研究什么算法了。
做算法研究用Matlab。
首先，有个概念要弄清楚，Matlab是一个数学软件，Python是一种编程语言，二者不是一个概念。Matlab支持的编程语言是C，C++，Fortran。
其次，算法的基础是数学，而Matlab是一个非常专业的数学软件，他提供了很多数学函数的解法，大学里高等数学里公式解起来毫无压力。
再次，算法着重考虑的是执行效率，而非编写效率，C语言等编译型语言在执行效率方面，碾压Python这种解释型语言。Python的优势在于编写效率高。例如一个功能用Python写10行代码就可以搞定，而C语言需要几十行代码。
一个语言适不适合做一件事，要看执行效率，也要看编写效率，更重要的是这个语言是否已经有了，前人写好的解决相关问你题的类库，比如，计算球体的体积，语言中有相关函数的话，我们只要调用函数，代入球的半径就可以得到体内，否则的话，我们需要先知道球的体积公式，再去实现公式，最后才能得到体积。
站在前人的肩膀上才能走的更远，最近美国这个前人不太乐意我们站在他的肩膀上了，禁用了哈工大的Matlab。
算法研究用Matlab，网络编程用Python
到此，以上就是小编对于机器学习算法 python的问题就介绍到这了，希望介绍关于机器学习算法 python的5点解答对大家有用。
