Python用於機器學習

機器學習可實現一些演算法，能自動檢測給定輸入中的模式。

比如，您給機器學習的演算法提供1000張狗的**和1000張桌子的**。那麼，它將會學習區別狗和桌子。當您給出一張狗或桌子的新時，它將能夠識別出是狗還是桌子。

我認為，這和嬰兒學習新事物有點類似。嬰兒是如何知道一樣東西看起來像狗，而另一樣東西看起來像桌子呢？可能就是從大量的例子中學到的。

您也許不會明確地告訴乙個嬰兒：「如果一樣東西是毛茸茸的，並且有著淡棕色的毛髮，那麼它可能是條狗。」

您可能只是說：「那是條狗。這也是條狗。這是桌子。那也是桌子。」

機器學習演算法的工作方式大致相同。

將python用於機器學習

有一些流行的python機器學習庫和框架，其中最流行的兩個是scikit-learn和tensorflow。

scikit-learn附帶了一些更流行的內建機器學習演算法。我剛才提到了其中的幾個。

tensorflow更像是個低階庫，它允許您構建自定義機器學習演算法。

如果您剛開始乙個機器學習專案，那麼我建議您先用scikit-learn。如果您開始遇到效率問題，那麼我建議用tensorflow。

我應該如何學習機器學習呢？

要學習機器學習基礎知識的話，我建議選擇斯坦福或加州理工學院的機器學習課程。

請注意，您需要微積分和線性代數的基本知識以理解這些課程中的某些內容。

用於機器學習的Python和HDFS

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