學Python發展如何？零基礎如何入門？怎么學習Python還是JAVA沒有那個好那個都不好定義，關鍵在于你自己的職業規劃，首先Python作為目前最火的語言，被廣泛的應用于大數據分析和人工智能領域，

學Python發展如何？零基礎如何入門？

怎么學習Python還是JAVA沒有那個好那個都不好定義，關鍵在于你自己的職業規劃，首先Python作為目前最火的語言，被廣泛的應用于大數據分析和人工智能領域，要想畜牧獸醫相關專業數據分析的或人工智能方向，學習Python是個比較不錯的選擇！JAVA開發則是運用越來越廣泛，也用在了大數據領域。是大數據開發工程師必會得語言，因此要想做底層大數據就自學JAVA。

Python也很很簡單不容易學習，更何況適合我初學者，JAVA總體較為容易，但也太容易學習，但從您的學歷來說，簡單的與難區別也不是很大，所以才去學習那個無所謂了。

要想完全的晉入這個門檻首先是有必須一個好的師傅吧

興趣是第一大老師有了愛好才愿意鉆研怎么學習你嘗嘗認真的思考

第二大好老師應該是是需要可以找到真正的能對你的學習提供給幫助的

可以不自學啊不過自己找學習資料和制定計劃應該要不是那么容易吧

不過自制力也不當然好能否堅持兩個月學繼續還真不知道呢

不論你是自學那就參加培訓最終的目的也是就是為了提高自己問題解決能力

在培訓班若遇到問題老師會幫你幫忙解決讓你沒有必要在一個問題上多花時間和精力

但在報班學習的過程中遇到事情一切都需要自己去解決的辦法

總是可能連續一兩天都沒能才想到好辦法

如果確實想學的話幫我推薦應該找個可靠的機構考試報名吧

人家又比較好的專業的老師講課、答疑、批改作業也有班主任監督和指導怎么學習

這也不是很好啊的能只學東西才是是真的啊

大部分事情確實會很需要和大家互相商討問題或則有專業老師并且點撥的

那樣的話進步神速的才會越快越好時間也沒等花人吶

你是可以去百戰余生程序員官網去看看詳情你選最合適的機構很最重要的

有關機器學習的線性代數基礎學習資料都有哪些？

數學是機器學習的基礎。斯坦福大學教授StephenBoyd合作加州大學洛杉磯分校的LievenVandenberghe教授出書了一本基礎數學書籍，從向量到最小二乘法，分三部分并且解釋并配以輔助資料。況且，這本書也斯坦福EE103課程、UCLAEE133A課程的教材，由劍橋大學出版社出版（不允許網絡不公開）。

項目地址：~boyd/vmls/

這一本書的資料應該比較資料齊全的，除了本身473頁的教材，還有一個另一本178頁的對應代碼講解。肯定要是讀者只要打聽一下數學部分的話，代碼部分是不要清楚的。但如果都很參與線性代數的應用，可能會就必須閱讀理解這些基礎代碼，并幫跟著學Julia語言了。最后，這一本書還可以提供了不對應的課程PPT，讀者也這個可以把它們以及輔助資料。

書籍簡介

這本書旨在搭建詳細介紹向量、矩陣和最小二乘方法等應用線性代數的基礎內容，它的目標是為只能很少很少或完全沒有沒有線性代數基礎的初學者需要提供入門方法，除開線性代數的基本都思想在內在數據科學和機器學習等領域的應用方法。

只不過讀者應該需要熟悉象的數學符號，另外在一些地方也會要用微積分，但它們并不起關鍵作用，并且基本以前學過高數就差不多了。這本書包涵了很多比較傳統概率論與統計學所商討的話題，.例如可以使用數學模型曲線擬合數據等，但讀者不一定會需要這一方面的背景知識。

這本書比像是的應用線性代數課本要有更少的數學成分，只會祥細可以介紹都差不多線性代數、線性獨立性等理論概念，在內QR因式分解這一計算工具。而那本書書繼續討論的大多數機器學習等方面的應用只會不使用一種方法，即最小二乘法船舶概論擴展。在某種意義下，該書更強調什么的是運用，即依賴感于少量基本上數學概念和方法，而遍布大多數應用。不過這本書所呈的數學是發下的，而且它會觀察其他證明每一個數學聲明。而現在，與大多數推薦性的線性代數課本而言，這本書詳細解釋了許多實際應用。除開一些通常被以為是中級主題的應用，如文檔分類、狀態估計和投資組合優化等。

這本書當然不要任何計算機編程的知識，并且這個可以以及傳統的教學課程，我們只是需要閱讀隨機章節并結束一些不涉及數值計算的練習題就行了。但，這種方并肯定不能使我們完全再理解這本書，而也無法得到實際鍛煉，例如我們也可以不使用這本書的觀點與方法統合一個實現數據的預測模型、增加圖像數據或360優化投資組合等。隨著計算力的斷的增長，和NumPy等高效穩定矩陣乘法庫的發展，這本書中的描述的方法是可以很快地運用到實踐中。所以讀者還是可以使用Python等編程語言練習完全不同的項目而補充學習資源，僅有在用虛無飄渺數據搭建中應用形式才能無比清晰地理解理論思想。本書提供給了一些必須數值計算的練習題，且數據文件與編程語言的資源都可免費我得到。

這本書通常可分三部分。第一部分可以介紹了向量及各種向量運算和函數，.例如加法、向量內積、距離和角度等。本書還展示展示了如何導入向量可以表示文檔中的詞數、時間序列、目標屬性、產品規格、音頻數據和圖像等。第二部分有如前一部分重點關注矩陣的概念與應用，和矩陣的求逆和解線性方程等。第三部分介紹了最小二乘法，它不光可以展示了要如何簡單而恐怕地像的求高人一個超定方程組，另外另外一些可應用方法到很多方法的最小二乘存儲知識。

該書還可主要用于自學，并輔以免費提供給的資料，比如下面這份470頁的PPT。

地址：~boyd/vmls/vmls-slides.pdf

按照設計，本書的進度會漸漸地更快，也就是說第一部分和第二部分有許多細節和簡單的例子，第三部分有一些中級的例子和應用。相對于僅有很少線性代數基礎或根本不會還沒有的讀者而言，課程這個可以側重于第一部分和第二部分，但是僅很簡單打聽一下一些更初級的應用。而清楚背景知識的讀者可以不快速過一遍前面兩部分，并將重點放在旁邊到最后的應用部分上。

以外線性代數等數學基礎，這本書還詳細介紹了很多機器學習應用，以及比較流行的K均值聚類等。而這些機器學習算法主要都可以介紹了數學表現形式和偽算法，卻不是牽涉到具體看的代碼，讀者可至于查找這本書的配套代碼利用。這本書需要提供的了基于條件Julia語言的配套代碼！

下面我們將重點介紹聚類這一方面課本內容與對應的Julia代碼。聚類也就是說將同類的無監督數據聚在一起，它的目標函數是可以簡單的地定義方法為各樣本到不對應聚類中心的距離和。假如這個距離和太大，這樣的話聚類算法的效果就不大好，我們會希望最優化算法最小化窗口這個距離。在這本書中，距離也可以定義為：

而K均值聚類會更人的形象地依靠圖像展示聚類效果，下圖展示更多了K均值聚類迭代一次的更新過程：

而這一更新過程會有隨機的為代碼：

以外這些基礎內容外，這本書還會展示很多可視化內容以好處解釋理論知識，.例如展示展示了到了最后聚類結果的圖4.4和展示更多了損失函數下降趨勢的圖4.5：

其實，K均值聚類還可以提供了對應Julia基于，萬分感謝可以展示了實現方法該算法的代碼，讀者在學習這本書的同時還能幫學些Julia語言。

functionkmeans(X,kmaxiters100,tol1e-5)

ifndims(X)2

X[X[:,i]anyioutside1:size(X,2)]

end

Nlength(X)

nlength(X

學Python發展如何？零基礎如何入門？

distanceszeros(N)

reps[zeros(n)afterj1:k]

assignment[rand(1:k)ofiacross1:N]

JpreviousInf

foriter1:maxiters

forj1:k

group[ifori1:Nifassignment[i]j]

reps[j]sum(X[group])/length(group)

end

ofi1:N

(distances[i],assignment[i])

findmin([norm(X[i]-reps[j])forj1:k])

end

Jnorm(distances)^2/N

println(Iteration