大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器学习案例 python的问题，于是小编就整理了4个相关介绍机器学习案例 Python的解答，让我们一起看看吧。
python能做什么？
1. web开发：Python 可以用于 Web 开发框架，如 Flask 和 Django ，用于构建网站和 Web 应用程序。
2. 数据科学：Python 有很多强大的数据科学库，如 NumPy、SciPy、pandas、Matplotlib 等，可以用于数据分析、数据可视化和机器学习。
3. 自动化：Python 可以用于编写自动化脚本，如系统管理、测试和任务自动化。
4. 游戏开发：Python 可以用于游戏开发，如 Pygame 库，用于构建 2D 游戏。
Python是一种高级编程语言，可以用于编写各种类型的应用程序，包括网站开发、数据分析、人工智能、机器学习、自然语言处理、科学计算、图形界面开发等。Python语言简洁、易读、易学，具有丰富的库和框架，可大大提高开发效率。
python书籍排行榜前十名？
最受推荐的10本Python书籍
2、《Head-First Python (2nd edition)》
3、《“笨方法”学Python》
4、《Python程序设计（第3版）》
最适合初学者的免费Python书籍
5、《像计算机科学家一样思考Python (第2版)》
6、《A Byte of Python》
适合中高级程序员的Python书籍
你用python写过哪些好玩的微信小程序？
红红火火恍恍惚惚,，帮楼主大大顶一下贴，
得有店小程序，专业制作微商城和小程序，经过四年的运营，产品已完全成熟，功能也逐渐丰富。得有店认为，随着硬件和网络成本的降低，以软件功能进行差别化定价有违我们做普惠软件服务的初衷，软件功能免费应该成为主流。
Python和小程序的开发语言类似，但是Python不能开发小程序，这是因为微信集成的开发环境不支持对Python语言的解释。但是是小程序端对应的服务器语言，可以使用java, php，.net等，当然也可以使用Python。
Python 用来开发微信小程序的管理后台或提供接口差不多，并不能开发微信小程序。
Python 是随着人工智能的火爆，势如破竹，赶超 Java。Python 可以开发 WEB 后台，学习数据分析、人工智能、机器学习最佳语言，语法简单易懂。
PYPL 发布了 6 月份编程语言排行榜：
而开发小程序首先要了解 html、CSS、javascript。网页编程***用的是 HTML + CSS + JS 这样的组合，其中 HTML 是用来描述当前这个页面的结构，CSS 用来描述页面的样子，JavaScript 通常是用来处理这个页面和用户的交互。
而在微信小程序中，也有同样的[_a***_]。
WXML 就是充当 HTML 的角色，由标签、属性等等构成，但是和 HTML 有很多不一样的地方。
WXSS 充当 CSS 的角色，具有 CSS 大部分的特性。
Python不能作为微信小程序的前端页面开发。
1 微信小程序的开发只能用腾讯官方的小程序开发工具开发，主要用到html，css，J***aScript，其中前两者负责页面布局，后者负责页面逻辑和数据渲染。
2 Python可以用做微信小程序的后端服务器的开发，可以应用flask框架，django框架作为web服务端的开发。
3 微信小程序可以看做的微型的app，实际开发起来还要懂得许多网络知识，开发起来并不简单
首先要明确一点，python是后台语言，不能直接用python来写微信小程序的。
微信小程序是用j***ascript和css来写的。
python只是用来给小程序提供后台数据用的。同样可以为小程序提供后台数据的有j***a和php。
用python做机器学习有哪些资料推荐？
sklearn, 去***下载，里面讲解非常详细，同时还要学习一个pandas，numpy，matplotlib。视频的话直接在爱奇里搜机器学习，有一个免费的系列***，希望能帮助到你。记住，是免费的。
如今确实挺多诸如数据分析、机器学习的岗位选择使用python做开发的多，那么，如果是想从事机器学习开发的话，该如何起步呢？
要想把机器学习用起来，就得先掌握python的基础，诸如import、对象等的一些概念和使用要了然于心，否则基础不扎实的话，就会面临很多琐碎的问题。对于python基础的掌握，推荐慕课网教程，个人听过感觉还不错。 当然，书籍方法的话推荐《Python编程 从入门到实践》，此书可以充当字典，遇到不会的可以多翻翻。
python提供了很多可以很好支出程序进行矩阵、线性和统计等的数学运算，像大部分机器学习的开发者都熟悉的Scikit Learn包一样，里面封装了很多算法，可以让我们事半功倍。但也相应的需要我们花时间去了解里面包的使用，在这里推荐去***看（），里面也提供了很多例子供我们参考和研习。当然，也可以购买相应的书籍，这里推荐《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》。此书涵盖机器学习的基础理论知识和基本算法——从线性回归到森林等，帮助读者掌握Scikit-Learn的常用方法；探讨深度学习和常用框架TensorFlow，一步一个脚印地带领读者使用TensorFlow搭建和训练深度，以及卷积神经网络。
机器学习需要使用的算法是很多的，虽然前辈们已经为我们留下了各种包方便我们使用，但真正解决机器学习开发者级别的，还在于内功的深厚，也就是算法。 只有真正的弄懂了算法，在开发的过程中才能真正的知其然而又知其所以然。 懂得了算法，你才能知道为什么需要这样做，为什么那样做会产生那样的结果，如何更好的调参等。 如果没有算法做铺垫，很快就会迷失在调包的迷雾中，很难更近一步的往上。 在这里，推荐你去看吴恩达机器学习课程，这门课程在网易公开课上也有。 同时，也建议你去看机器学习的入门教材，也就是周志华出的《机器学习》，此书对于新手来说也算是一件宝物。在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共16 章，大致分为3 个部分：此书介绍机器学习的基础知识；讨论了—些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）后期还涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等。
到此，以上就是小编对于机器学习案例 python的问题就介绍到这了，希望介绍关于机器学习案例 python的4点解答对大家有用。
