大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器学习视频python的问题，于是小编就整理了4个相关介绍机器学习***Python的解答，让我们一起看看吧。
python机器学习实践意义？
Python机器学习实践具有重要的意义，它可以帮助我们利用数据进行模型训练和预测，从而解决现实生活中的各种问题。
通过Python机器学习实践，我们可以提高数据处理和分析的效率，优化模型算法，提高预测准确率，从而为决策提供更可靠的依据。
此外，Python机器学习实践也具有广泛的应用场景，如自然语言处理、图像识别、金融风控等领域，可以为各行各业的发展提供帮助和支持。
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,只所以在桌面软件，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。
机器学习学习完python后再怎么学，整个学习过程是什么？
那就可以做项目了，无论是自己做项目还是几个人一起做项目都可以。图像，自然语言处理，金融预测都可以。如果做图像，那么推荐斯坦福的CS231n，偏重应用。如果做自然语言处理，推荐CS224。如果做金融预测，那么要额外去补一些大数据处理的方法论。另外不可不读，记住一点，论文只是论文，目的是为了开拓思路。哪怕是大牛的论文，不代表其结果是好的。书其实没什么太好的书，我推荐Goodfellow的Deep learning。很多人建议一开始就特系统的学习，我不赞成。你踏进一个全新的系统希望通过一些指导系统的掌握一门技术，我认为效率很低。先动起手来，好读书不求甚解，宽度够了再来系统的深度学习。
Python机器学习，如何特征学习人脸？
对于人脸识别经过这么多年的发展，目前已经相对成熟，当然不排除双胞胎之类的识别错误，目前智能手机上其实都有人脸检测的存在，比如拍照时的定焦就可以直接根据检测出来的人脸做参照物，也有笑脸拍照这样的功能，现在苹果，华为，阿里等公司在手机解锁、[_a***_]等方面都有具体应用。
对于提取人脸特征这块主要经历两个大的算法时代，一个就是12年以前经典的Adaboost算法基本达到了工业级的人脸检测，所使用的特征就是harr特征，通过大量不同组合的简单的黑白块的对比构建人脸五官上的特征。第二个就是深度学习算法，各种检测加识别都是通过构建CNN网络从大量人脸数据中提取各种特征。
到此，以上就是小编对于机器学习***python的问题就介绍到这了，希望介绍关于机器学习***python的4点解答对大家有用。
