大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python机器学习自学的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python机器学习自学的解答，让我们一起看看吧。
python高级机器学习是什么？
Python 高级机器学习是指利用 Python 编程语言进行特征工程、模型训练、模型评估和优化的一类机器学习任务。Python 因其丰富的库和易于使用的语法，成为了机器学习领域中的主要工具。高级机器学习涵盖了包括深度学习、自然语言处理、计算机视觉和强化学习等多个子领域。通过使用 Python，研究人员和开发者可以更高效地构建、训练和部署机器学习模型，从而实现对复杂数据集的深度挖掘和高效处理。
怎么学习代码？
首先要选定编程学习的方向，例如 Python、C、C++、Java、JavaScript 等等编程语言，你最好先去查一查都有哪些编程语言，每种编程语言都侧重于哪些方向，例如 J***aScript 主要用于 Web 前端开发，J***a 主要用于后端开发，Python 在数据分析和机器学习等方面有较好的应用。不同的方向有着不同的吸引力和特点，你多了解一下，选一个自己感兴趣的。
接下来就是学习编程，那么在看书学习的过程中，有一点要记住：不要无脑照着别人的代码敲，重要的是思考，是学习编程的思想！照着别人代码敲一遍除了让你看得仔细点，练了打字外其它并没有任何帮助 — 和自己盯着代码仔细看是一样的，这样的学习效率是不高的。重要的是学习编程思想，这个功能是怎么实现的，为什么这么实现，作者是怎么想到的，其次才是敲代码，学习好了思想以后，你可以自己敲，模仿敲，再对照着检查自己代码中存在的问题。
机器学习-如何通过Python快速入门机器学习？
想快速入门的话，你可以这么看机器学习. 把每个机器学习算法看成一个函数，你只关心他的输入输出是什么就行，这样只要有点编程基础的话就都会使用机器学习了！这个级别的就看看python的sklearn包的机器学习算法模型怎么调用就行。应用性的机器学习算法的学习可以多看看Jason Brownlee的blog，有很多例子很容易上手
再进一步的话，就对每个算法函数的参数去多做点了解，比如把某一个参数调大调小会有什么影响等等。当模型出现结果不好时，能大概知道怎么去调动参数做优化。还有就是了解下怎么去评估一个算法的好坏，当数据平衡不平衡时分别用什么metrics比较好。以及怎么处理under-fittinng 和over-fitting问题。
在快速入门也知道怎么使用这些模型时，可以花时间具体去看看每个算法的具体理论，以及他们的优缺点，这样碰到不同问题就会大概知道选用什么方法去解决了！
入门机器学习该如何入手？
本人IT行业14年，对人工智能有些粗浅了解，目前仍在进一步学习中，结合自己学习人工智能的过程，谈一下个人拙见。
人工智能是我们希望机器达到的智能化目标，即希望机器Think like people, Act like people.而对于目前阶段，实现智能的方式是通过观测历史数据，找到数据中隐含的结构关系，从而来预测新数据，实际上目前都属于数据智能，把难以精确解决的问题转换为概率问题，得到近似解。
既然人工智能是基于数据的智能，那么如果要真正学懂，数学知识和计算机知识都必不可少。
1、必备的数学知识
（2）概率论（概率分布模型、极大似然、贝叶斯）
（3）信息论（熵、散度）
（4）高等数学（导数、梯度）
2、必备的计算机知识
（1）数据结构
到此，以上就是小编对于python机器学习自学的问题就介绍到这了，希望介绍关于python机器学习自学的4点解答对大家有用。
