刚学完python,正好以后打算从事机器学习,数据挖掘方面的学习!请教大家有没有用python做这方面的例子和资源啊?想熟悉一下!练练手!
回复内容:
可以下载机器学习包scikit-learn: machine learning in Python。包括了大部分机器学习的算法及例子。 Kaggle Competition Past Solutions--补充via评论区@None--
Solutions from past competitions
这个网站收集了Kaggle很多比赛的很多代码(包括很多Rank非常高的solution),其中有很多都是Python写的----这大概是最好的Python做机器学习/数据挖掘实战的例子了吧。
学会使用library可能还不够,数据清洗、Feature Engineering等一样非常重要。看看实战吧~
P.S. 这个站点“last update at 2014/06/27”...有点久远,不过也够了吧... 如果想实现复杂的算法,核心部分还是需要用c++/c这种语言来写, python适合写跟application直接打交道的那一层。 Kaggle Blogs @顾默林提到的sklearn是真的利器,而且它的doc很完整,可以当做一份的机器学习大纲看了,其他的了解过的还有 pyML ,PyBrain ,matlab,opencv也有python的接口吧。 sklearn,一直在更新,常用的算法基本上比较全
pyML,两年没更新了,有一些sklearn中没有的算法
MDP,有少量算法可用
orange,做data mining的
sage,matlab替代品,win下使用虚拟机在linux中运行.没怎么用过
最主要的,学好numpy,和matplotlib,这两个是基础!!!
看书从《机器学习实战》开始,然后差不多可以入门英文的了 《机器学习实战》 可以看集体智慧编程,网上有pdf

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。


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