Python 学习报告

Python学习报告

起初接触Python,是项目上需要使用Python编程来处理庞大的数据得到想要的结果。Python语言的特点是什么,特点就在于其语言的简单性,没有太多规范性的东西。使用Python一般都是会跟机器学习、神经网络、大数据这些词结合起来。Python里各种编辑好的函数模块将使编程人员节省超级超级多的力,尤其在机器学习神经网络这块领域,Python编辑好的函数让你在处理数据实现自己的目的时变得得心应手。

Python在浙江已经成为小学必修课,被称为是一种最有前途的编程语言,虽然目前编程语言使用最多的仍是Java。另外当前最赚钱的专业也已经由互联网领域转到了人工智能专业,显然人工智能就是基于互联网的可以应用于各个行业的一种核心算法,人工智能的研究就是基于机器学习、神经网络而存在的应用在大数据环境之下的。因此这些相关内容的发展决定了Python的重要。

如果有c语言的基础,Python掌握起来将会很轻松,编程语言都是相通的,而Python是最简单的,就是这么一个关系。要学好Python,应用好这门语言,离不开它的应用背景,机器学习和神经网络,你也可以把神经网络就当成是深度机器学习。机器学习有十大算法:C4.5算法、k均值聚类算法、支持向量机、Apriori关联算法、EM最大期望算法Expectation Maximization、PageRank算法、AdaBoost迭代算法、kNN:k最近邻算法、NaiveBayes朴素贝叶斯算法、CART分类算法。不能说着十大算法就能代表机器学习,但至少可以代表大部分的机器学习。另外深度机器学习即神经网络算法也包含很多种类型,最具代表性的包括:CNN卷积神经网络、BP神经网络、RNN循环神经网络、LSTM长短记忆神经网络。这些算法作用应该提前了解,因为Python语言中基本上都会有对应算法的一个函数,调用函数就可以实现这个功能。在理解了这些算法的基础上调用那些函数将会相当得心应手。由于算法内容比较多,我会在以后专门写一下这块内容。

这段时间应用Python实现了很多内容,包括聚类、分类、回归、CNN、BP神经网络以及词云实现。当然都是基于大的数据量分析的,很多内容实现之后将会发现Python特别神奇。

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