python決策樹(shù)算法代碼 29歲想學(xué)python,有哪些建議?
29歲想學(xué)python,有哪些建議?學(xué)習(xí)Python與年齡無(wú)關(guān)。去年我學(xué)習(xí)openstack時(shí)33歲。在我的職業(yè)生涯中,我學(xué)過(guò)幾種語(yǔ)言,包括C、C、PHP和python。就學(xué)習(xí)內(nèi)容而言,我認(rèn)為學(xué)習(xí)一門(mén)
29歲想學(xué)python,有哪些建議?
學(xué)習(xí)Python與年齡無(wú)關(guān)。去年我學(xué)習(xí)openstack時(shí)33歲。在我的職業(yè)生涯中,我學(xué)過(guò)幾種語(yǔ)言,包括C、C、PHP和python。
就學(xué)習(xí)內(nèi)容而言,我認(rèn)為學(xué)習(xí)一門(mén)語(yǔ)言主要包括兩個(gè)方面:
1)語(yǔ)言本身的語(yǔ)法,其實(shí)內(nèi)容很少
2)與語(yǔ)言相關(guān)的系統(tǒng)庫(kù)和第三方庫(kù),內(nèi)容多,難度大
另外,我的經(jīng)驗(yàn)是如何學(xué)好一門(mén)語(yǔ)言的實(shí)踐,實(shí)踐包括兩個(gè)方面:
1)閱讀更多的代碼,你可以看到更好的開(kāi)源項(xiàng)目,如openstack或Django等。
2)編寫(xiě)更多的代碼。如果你的工作中有項(xiàng)目,如果沒(méi)有,你可以寫(xiě)一些小項(xiàng)目。例如,開(kāi)發(fā)一個(gè)python版本的redis。
從哪本書(shū)開(kāi)始學(xué)習(xí)Python比較好?
如果是基本的,我想找一個(gè)在線網(wǎng)站學(xué)習(xí)如何開(kāi)始是可以的。如果你想系統(tǒng)地學(xué)習(xí),我建議從不同的方向?qū)W習(xí)會(huì)更有效率。例如下面三個(gè),分別為安全域、數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)等。如果是游戲指導(dǎo)或機(jī)器學(xué)習(xí),找另一個(gè)。。
既然使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以解決分類(lèi)問(wèn)題,那SVM、決策樹(shù)這些算法還有什么意義呢?
這取決于數(shù)據(jù)量和樣本數(shù)。不同的樣本數(shù)和特征數(shù)據(jù)適合不同的算法。像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這樣的深度學(xué)習(xí)算法需要訓(xùn)練大量的數(shù)據(jù)集來(lái)建立更好的預(yù)測(cè)模型。許多大型互聯(lián)網(wǎng)公司更喜歡深度學(xué)習(xí)算法,因?yàn)樗麄儷@得的用戶(hù)數(shù)據(jù)是數(shù)以?xún)|計(jì)的海量數(shù)據(jù),這更適合于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)算法。
如果樣本數(shù)量較少,則更適合使用SVM、決策樹(shù)和其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法。如果你有一個(gè)大的數(shù)據(jù)集,你可以考慮使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他深度學(xué)習(xí)算法。
以下是一個(gè)圖表,用于說(shuō)明根據(jù)樣本數(shù)量和數(shù)據(jù)集大小選擇的任何機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
如果你認(rèn)為它對(duì)你有幫助,你可以多表?yè)P(yáng),也可以關(guān)注它。謝謝您!