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 应用的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python 机器学习 应用的解答，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。
Python速度那么慢，为什么还经常用于机器学习？
python 在机器学习时，运行计算时，调用numpy 库，这个库速度非常快，和c语言的一个级别。现在运算量大的 机器学习 算法，都用 gpu,tpu 等硬件提速，如果靠cpu,无论***用什么编程语言，都不可能 达到要求，类似 比特币挖矿，都用矿机，用cpu 挖就赚不到钱，比电费多不了多少。机器学习 ***用硬件提速 也是这个道理。所以和上边***用的编程语言 关系不大。 python 编程速度快，算法编程实现是，可以大大节约 开发人员的时间，减少软件错误。
python,是最适合机器学习的，所以被广泛***用。
python,只所以在软件，服务器等大型软件上，***用的少，主要原因是 和 c以及java 相比，python 不利于代码的保密。而机器学习，不需要将算法代码，发布给用户，所以没有这方面问题。
大部分的机器学习库都是用 C++ 写的，都提供了对 Java 和 Python 的支持，使用这俩语言相当于在调包而已，一些计算密集型、IO密集型的操场都是底层框架在跑，所以对于 Python 写的机器学习项目来说，不是很慢。
主要原因还是 Python 语法简洁，上手容易。
windows转linux，用于python爬虫和机器学习，安装哪个版本比较好？
1、使用*nix系列操作系统和windows操作系统相比，个人觉得最大的区别是*nix的命令行操作模式；所以如果适应了命令行的操作模式，不管使用哪个发行版的linux其实都是一样的；我现在的主要编辑器是vim。所以工作的80%的时间都是在命令行状态下；
2、桌面环境来讲，我觉得有两个参考因素，美观和工作流；美观上个人偏向于待gnome桌面的ubuntu18；deepin 个人感觉容易审美疲劳；centos主要定位在服务器市场，所以默认的界面个人感觉中规中矩；这里的工作流指的是操作模式，或者说是交互模式，关键点是如何快速的进入和切换到目标程序，[_a***_]快捷方式，快捷键，窗口管理器，我主张使用可以灵活配置的gnome桌面,建议gnome,deepin的适合初学者，定制性稍微弱点；交互模式可以影响人的思维模式，我觉得使用linux和使用windows相比就是要在思维方式上有所收获，这点我也推荐操作模式和windows相差较大的ubuntu
3、软件库，deepin是基于ubuntu的发行版，使用apt软件库，两者是一样的；centos使用的是yum，centos软件库主要面对服务器，稳定为主，版本比较低。作为开发者推荐使用一些比较新的软件工具，这点上ubuntu和deepin比较有优势
4、个人觉得基于ubuntu的另外一个发行版值得推荐，就是elementary os，本人已经持续使用了4年时间，每天都在用；版本稳定而且简约，有设计感，至今没有审美疲劳。
到此，以上就是小编对于python 机器学习 应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于python 机器学习 应用的3点解答对大家有用。
