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交叉学习的问题，于是小编就整理了2个相关介绍python交叉学习的解答，让我们一起看看吧。
怎样用Windows入门Python？
入门python来说，其实很简单，python做为一门面向对象的解释型语言，其设计之处就是面向大众，降低编程入门的门槛，易学易用，现在许多国家和地区的大学都已将python做为编程入门的首选语言，我国有些省份和地区也已开始推荐和普及python，下面我主要介绍一下windows环境下python的环境是如何搭建和怎样入门python，主要内容如下：
1.首先，搭建python开发环境，这里有两种方法，一种是直接在python***下载python解释器，另一种是到anaconda***下载anaconda，下面我分别介绍一下：
下载python解释器，***地址***s://***.python.org/getit/，直接点击下载就行，这中方法比较简洁，只是一个简单的解释器，没有集成任何第三方包，对于入门来说，可以了，这里我建议下载python3，毕竟是大势所趋：
（图片来源网络，侵删）
- 下载anaconda，anaconda集成了众多第三方库，像scipy,numpy,pandas,matplotlib等，不需要我们在单独进行安装，而且自带了许多开发环境，如jupyter notebook,spyder等，使用起来更方便，我建议初学者可以直接安装这个软件，更方便，***地址***s://***.anaconda***/download/，这里也有anaconda2和anaconda3区分，建议安装anaconda3，如下：
安装的话，这两个软件都是一个exe文件，直接双击就能安装，很简单，这里不再演示。
2.入门的话，网上的资料太多了，***的、pdf等的一大堆，像什么用《用笨办法学python》，《python基础教程》等，也有许多在线的python教程，像慕课网，实验楼等，这里都可以学习，这里需要强调的是一定要一边学习一边练习，多调试代码，多总结经验，不要只看不练，这对于学编程和入门来说是非常不利的，谨记：
3.入门之后，就要选准一个自己感兴趣并且有前景的方向，不要什么方向都学，python的面涉及的太广了，像深度学习tensorflow,theano,keras，爬虫requests,bs4,scrapy，web框架django,flask,tornado，数据处理numpy,pandas，树莓派，测试等，根本没有精力和时间去一个一个研究深入，找准一个方向就行，而且python第三方库众多，这里的方针就是现学现用，没必要都学：
最后就是，多学多练多总结，相信你一定会很快入门python这门语言的，也会很快喜欢上这门编程语言，加油！
我是七夜菌。自学入门python还是挺简单的，我以前也是断断续续的学习不得要领。现在我来分享下我觉得比较有效的入门办法。
下载安装
推荐安装Python3，其实2和3的差别并不太大，现在大多数常用库也都支持python3。这里我不推荐直接安装anaconda，等有一定基础后再使用。初学就安装官方版本，学习哪个库就安装哪个。
IDE或编辑器
支持python的IDE或者编辑器太多了，比如pycharm、eclipse、sublime text、vscode等等。有时间可以都体验一下，我使用比较顺手的是vscode。
基础知识
推荐过一遍廖雪峰老师的Python教程，教程很短，但是基本的东西都讲解了。我也买过厚厚的书籍，后来感觉看不进去。我感觉基础知识先学习大概就可以了，不需要太精细，后面可以通过做项目慢慢学习，效率更高还不枯燥。
练手项目
刚学习完基础知识，可能感觉很迷茫，不知道能用python干嘛。这个时候，你可以选择自己喜欢的方向，找一个项目进行联系，联系过程加深基本基础的巩固和学习。比如如果你想做一个博客，就开始学习做博客的步骤和需要了解的知识，这个过程你还能学会html、css、js等知识；如果你想学习爬虫，也可以选择一个想爬取的网站，一步步爬取。python能学习的方向非常多，选择你喜欢的想要学习的进行学习，学习过程肯定会遇到各种问题，一个个问题解决就有成就感和加深学习兴趣。
要入门python, 最好安装anaconda，这样Python和众多的必要packages都一次性到位。最关键的是，anaconda环境下添加或更新一个模块，该系统可自动在网上匹配与该模块版本对应的其它模块后安装，无需人工干预。这对新手来尤为重要。
同时anaconda 也可解决了一台机器上多版本Python安装问题，"封装”在该目录下，不会在windows的系统路径path中产生交叉“汚染”，避免安装其它python应用软件后，原本正常运行的代码因系统path的污染python库错配而报错的情形。当然anaconda 还提供多种界面：spyser, jupyter notebook等。
如何在Python中从零开始实现随机森林？
随机森林（Random Forest）属于集成学习（Ensemble Learning）的一种。集成学习，顾名思义，就是集众模型之大成。类比一下日常生活中的日子，比如给试卷评分，客观题很简单，直接按照标准答案就是了（实际上现在考试客观题基本都通过机器阅卷了），但是主观题就没那么简单了。普通的小测验，一个老师打个分就是了，但重大考试，为了慎重，往往会找多个老师同时打分，然后通过某种算法得出一个最终分，一般而言是平均，但对分差过大的情况会作特殊处理。某种意义上，其实是让多个老师投票投出一个最终得分。再比如，判例法系统中的陪审团，也可以看成是集成学习。（但是各种选秀节目的评委打分就不一定是集成学习了，因为有很多黑箱操作 ;-) 集成学习，也是让多个模型学习同一个问题，然后通过某种投票（voting）机制，得出较优的结果。
（图片来源：KDnuggets）
随机森林，顾名思义，就是找一批决策树来进行决策。用Python代码来表示，就是构建一个决策树的列表，然后让这些决策树“投票”：
trees = [create_tree() for i in range(n)]
predictions = [bagging(trees, sample) for sample in test_data]
其中，create_tree函数用于构建决策树，限于篇幅，具体定义这里省略（可以参考各决策树教程）。
bagging在原数据集的基础上创建多个子数据集，然后分给多棵决策树，让这些决策树分别学习，最后通过某种投票机制（比如平均数、中位数、众数）集成多棵决策树的成果。
比如，通过众数：
predictions = [predict(trees, sample) for sample in test_data]
bagging_prediction = max(set(predictions), key=predictions.count)
好了，随机森林的关键思路就是这些了。详细的代码示例这里就不贴了，可以自行在GitHub等地搜索。
另外，绝大多数情况下，并不需要从零开始实现随机森林，可以直接利用现成的库，比如sklearn.ensemble就提供了RandomForestClassifier。
当然，从零开始实现，对于理解随机森林还是很有帮助的。
到此，以上就是小编对于python交叉学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python交叉学习的2点解答对大家有用。