大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器学习案例 python的问题，于是小编就整理了3个相关介绍机器学习案例 Python的解答，让我们一起看看吧。
用python做机器学习有哪些资料推荐？
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。
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——从线性回归到随机森林等，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。在内容上尽可能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。
学python这条路怎么走？
‘人生苦短，我用python‘，Python功能全面，可以用于系统运维、图形处理、文本处理、爬虫编写、机器学习、自然语言处理等等。功能本身之外，使得Python从众多的编程语言中脱颖而出的重要原因还是因为它具有易懂易学的特性。毫无疑问，人工智能的特性会给垂直行业（金融、医疗、教育等等）带来巨大的机遇，每个人都有机会通过将智能引入自己的[_a***_]或产品，从而焕发新的活力。
首先，你要明白你学Python的目的是啥，以后想从事哪方面的工作。就比如我来说吧，我本身不是一个程序员，我学python只是觉得的它能够帮我解决一些工作上的事情，提高效率。打个比方，python可以帮我处理excel文件，有时候我们要处理几万条的excel文件，如果用人工去处理将会耗去大量的时间，也没有多大的意义。那么如果你懂python你只要写个程序，将excel文件导入到这个程序执行，原来需要将近1小时的工作现在几分钟就解决了。然后最近在学量化交易，就是将python运用到股票交易上。所以说python的运用还是很广很广的，看你以后想从事哪方面工作了。当然python基础首先要学好，可以网上搜一些教程看看。
学Python这条路怎么走？这是很多初学者都会问的一个问题，这个时候要问下自己，学Python想干嘛？为了兴趣？还是为了找份工作？亦或是其他目的。
Python的应用领域非常广泛，如数据分析/挖掘、机器学习、爬虫、web开发及游戏开发等。
不论选择哪一条路，Python基础，常用的数据分析扩展包Numpy、pandas及matplotlib等都是必学的。具体的学习路线图如下。
Python作为一门编程语言，首先需要学习Python的语法基础。
对于Python数据分析来说，常用到三个数据分析扩展包：Numpy、pandas、matplotlib。
在掌握了Python基础及一些常用的库后，就可以深入学习某个领域了，如机器学习、Python爬虫、Python Web开发等。
Python机器学习可以用于数据分析/挖掘、人工智能等领域，但对于数学有一定要求，Python只是一个工具而已。
本人老javaer一枚。斗胆说两句。
学编程第一是基础，基础必须打牢固，基础完成之后，是最重要的一步，选择方向。
比如，同样是做Java，但是又分为J***a web方向、大数据方向、安卓方向等等。
对python来说，由于简单易用库多的基础上，广泛被用于爬虫、人工智能、数据分析等等方面。
现在来说，人工智能和数据分析都是很火的方向。
但是以一个老程序员的经验给你说，当你有了编程经验之后，用什么语言就已经不重要了，重要的是编程思维、算法、数学、统计学等等相关知识，根据所需的知识及时补充。
祝楼主编程顺利无bug
很高兴回答你的问题
python作为当下热门编程语言，依附于人工智能时代，对于作图，数据处理等有着事半功倍的效果。那到底怎么样才能学好它？怎么样进行系统学习？
想学好它那就必须要跟着好的老师，好的体系系统学习。
以下来说说怎么系统学习？
第一，爬虫高阶段。爬虫是数据收集的利器，它是基础但也困难，面对着大部分网站、app等反爬虫机制，高阶爬虫显得尤为重要。
第二，数据分析阶段。数据分析是数据进行处理的利器，它是学完爬虫后的一次提升，有的人觉得爬虫特别难，而且总是在做搬运，那么数据分析就相当于要高级一些，是将各种数据灵活运用（技术与商业需求结合）
第三，人工智能。人工智能是与未来人工智能时代接轨的利器，它是学完数据分析后的一次提升，它是需要再数据处理后，对数据用算法来进行建模操作，并不断用新的数据来进行训练判断，像常见的有监督与非监督算法。
更多精彩，敬请期待！
对于编程语言的学习，我一向推崇理论+动手实践的学习方法，书本只能告诉你每一个专业名词、语法的概念及用法，而动手实践能够让你更加深刻理解它们的含义，让你对语言的学习进一步得到升华。
大学期间唯一和编程相关的课程就是C语言，但是由于专业为数学，所以平时大多数是和书本、公式、推导证明打交道，很少使用编程语言，也可以称得上接近零基础，后来实习期间自学Python，来说一下我的学习方法吧。
就如同前面所说的，如果有一点的C语言基础，对于学习Python会有很大的帮助。如果纯粹的零基础也没关系，需要花费一些时间去理解编程语言里面的一些通用概念。
我认为入门Python相对容易，因此我更加推荐网上免费的在线教程，非常多，而且非常好，当然如果喜欢纸质书籍的也可以购买书籍学习。
尤其的基础知识相对简单，如果有一点的编程基础一周或者更短的时间内即可对Python基本语法做一定的了解，如果购买在线课程，我认为会耗费很多时间。
关于入门阶段的在线教程我推荐两份：
Python菜鸟教程：***.runoob***
廖雪峰Python：***.liaoxuefeng***
关于入门书籍，我推荐一本不错的书籍，
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！
不靠谱。
原谅我比较直白，但事实就是如此：不管你用什么机器语言预测***都不靠谱。在这里我把问题里面提到的“***”明确一下，定性为数字***，比如***/***/福彩3D这些。那么为啥我说***不能预测呢？在这里我要先提个数学概念，叫“独立随机事件”。
这个词的意思说白了，就是两次***发生完全不相关，且均为随机***。***摇奖恰好就是这样一个数学概念的典型案例：昨天的摇奖和今天的摇奖没有任何关系，而且每期摇奖理论上都是完全随机的。如果你还是有点蒙，那我建议你多看几期******，然后你仔细想想：昨天摇出了这几个号码，今天又摇出了另外几个号码，这俩事情之间有个P的关系···
说白了，哪怕你用再高大上的机器语言，也没法预测下一期的***号码。
但是，竞技型***就不一样了，因为它从根上来说是可以预测的~所谓的竞技型***，说白了就是猜比赛结果，比如***胜负，常见的***玩法应该都知道。这类比赛实际上是可以预测的，如果你情报足够准确且足够丰富，我认为可以通过数学建模推测结果。而且少数大规模的菠菜公司应该已经做到了这一点：如果你常看球并且***，那估计你都会遇过这样的情况，某个强队近期状态非常好，但对阵弱旅时却只能开出很浅的盘，说白了就是没有受到***公司高看。
而最终结果就是强队的确也没有取胜，也就是我们通常说的冷门。实际上***公司通过各类情报和各类数据，一定程度上能够把握比赛的走势。所以我认为，如果你情报源足够丰富，你也可以试试用机器算法来推测结果，这比2元中500万靠谱多了。
综上，我的观点就是：数字型***无论如何都没法准确预测下期号码，但竞技性***是有这个可能的。（仅供参考，不喜勿喷）
到此，以上就是小编对于机器学习案例 python的问题就介绍到这了，希望介绍关于机器学习案例 python的3点解答对大家有用。
