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本文目录一览：
- 1、学人工智能是不是得有Python的基础?
- 2、机器学习用java还是python?
- 3、为什么机器学习的框架都偏向于Python
- 4、python学习机器学习需要哪些功底,零基础可以吗
- 5、机器学习掌握python就够了吗
- 6、机器学习用什么语言或者平台比较合适?
学人工智能是不是得有Python的基础?
1、有一定的事实证明，Python语言更适合初学者，大致分为五个阶段的学习。
2、必须的。tensorflow，pytorch，学习人工智能绕不过去，都是python为主要开发语言。大量开源项目都是基于python。
3、现在大部分深度学习框架都支持Python，所以Python是人工智能（AI）和数据分析常用语言。不仅如此，Python还含有优质的文档、丰富的AI库、机器学习库、自然语言和文本处理库。
机器学习用Java还是python?
1、如果您的目标是快速开发和易于维护的应用程序，那么 Python 可能是更好的选择。Python 的语法简洁，易于学习和编写，可以大大提高开发效率。如果您的目标是开发高性能、复杂的应用程序，那么 J***a 可能是更好的选择。
2、若要掌握机器学习，算法和人工智能，对学历以及数学，统计学，计算机功底要求就很高了。
3、从学习难度上来看，python更容易一些，很多转行的人都会选择从python入手。Python简单好上手，学习门槛低，更适合新手学员。当然了，j***a也有它的特点和优势，在性能上，J***a还是略胜一筹。
4、从工作和应用的角度来讲：立志做开发的，从C语言入门百利无害。暂时想不清楚是否从事开发，就只有看缘分。不做技术，必须Python啊。
5、Python 也是一种静态类型的编程语言，但是它的语法比 J***a 简单得多，而且有很多库可以使用。如果你想要快速地开发应用程序并且不想花费太多时间学习语言本身，那么 Python 可能是更好的选择。
6、如果是做开发的话，个人觉得J***a比较好，而且现在好多大数据的课程也都是主要以J***a为基础的，J***a在开发速度上是优于Python的。
为什么机器学习的框架都偏向于Python
python开源 python支持的平台多，包括windows，linux，unix，macos。而matlab太贵，只能调用其api，用python省钱，省钱就是赚钱。
那么首先，在算法实现的过程中，遵循程序语言的规则和避免程序语言的陷阱是需要耗费精力的：Python语言本身的设计，可以帮助避开数量不少的陷阱，无需考虑申明变量，释放内存这些非计算专业学者所认为的“琐事”。
Python功能强大。Python在机器学习领域大放异彩的不仅是某个功能，而是Python整个语言包：它是一种易学易用的语言，它的生态系统拥有的第三方代码库可以涵盖广泛的机器学习用例和性能，可以帮助你很好地完成手头的工作。
它是python的一个[_a***_]，集成了经典的机器学习的算法，这些算法是和python科学包（numpy，scipy.matplotlib）紧密联系在一起的。MDP-Toolkit 这是一个Python数据处理的框架，可以很容易的进行扩展。
python学习机器学习需要哪些功底,零基础可以吗
熟悉机器学习相关基础概念，熟练掌握机器学习基本工作流程，熟悉特征工程、能够使用各种常见机器学习算法模型解决分类、回归、聚类等问题。
零基础可以学的，学习python可以从几个方面入手：1学习基本的语法，包括数据结构（数组，字典等）。了解数据类型，以及他的类型转换。2学会流程控制---选择，循环。3函数，模块，熟练使用常用的内建函数。
“编程零基础，可以学习Python吗”，这是很多初学者经常问我的一个问题。当然，在计算机方面的基础越好，对学习任何一门新的编程语言越有利。
学习的时候，我们都是要从Python的基础语法开始学习 ，了解什么是Python的变量 什么是循环 什么是函数，什么是模块。类等等。总之，基础是学习以后高级开发的基石。这个阶段可以，选择一些经典书籍或者视频进行学习。
确保有Python这个软件。Linux系统自带Python，装好系统就可以进行python学习了；如果是Windows系统，则要自行下载python。要选择一本Python基础知识的书籍。看书可以说是非常没效率却不可或缺的了。
不需要的，Python相对于比较简单，学习的时候也没有强制要求过必须具备数学基础，所以说即便数学不好也可以学习Python，这点没什么关系。
机器学习掌握python就够了吗
1、并不是说学习机器学习，必须用Python语言，只是Python相对于其他语言而言更加简单、容易入门，同时Python在机器学习领域有非常不错的表现，所以很多人首选Python。
2、机器学习不一定要用python你也可以选择用matlab，C/C++甚至是lua。。学什么语言是根据你自身的学科性质和研究的偏好来定的。
3、Python功能强大。Python在机器学习领域大放异彩的不仅是某个功能，而是Python整个语言包：它是一种易学易用的语言，它的生态系统拥有的第三方代码库可以涵盖广泛的机器学习用例和性能，可以帮助你很好地完成手头的工作。
4、准入门槛非常低 较低的准入门槛可让更多的数据科学家快速掌握Python，进行人工智能开发，而且学习此语言无需花费过多精力。Python编程语言与日常英语十分相似，这使得学习过程更加容易。
5、深度学习本质上是深层的Python人工神经网络，它不是一项孤立的技术，而是数学、统计机器学习、计算机科学和人工神经网络等多个领域的综合。
机器学习用什么语言或者平台比较合适?
1、其次推荐Python。推荐用Python的Scipy和Sklearn工具包。这两个包囊括了目前所有基础的机器学习模型，比如线性回归、逻辑回归、支撑向量机、朴素贝叶斯等。并且可以在它们的主页上找到非常详细的教程。另外一种很流行的是R。
2、最好的建议就是学习Python，再不济也是J***a或者PHP。但是Python是最好的选择，连潘石屹都选择了学习Python。
3、易学易用 Python是一种易于学习、简洁且易于阅读的编程语言。与其他编程语言相比，Python的语法更加简洁，易于理解，这使得开发人员能够更快地编写代码并进行测试。
4、Python：Python是一种高级编程语言，被广泛地使用在人工智能领域中，特别是机器学习和数据科学领域。Python的优势包括强大的开源库（如NumPy、Pandas、Scikit-learn）、易于学习以及丰富的社区支持。
5、Python是目前机器学习最流行的语言，也可以做服务器开发，有堪比J***aSpring框架的Django作为支持。
6、Python非常便携，可以在Linux，Windows等多平台上使用。另外，Python是一种多范式编程语言，支持面向对象，面向过程和函数式编程风格。
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