大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于国内机器学习python的问题，于是小编就整理了5个相关介绍国内机器学习python的解答，让我们一起看看吧。

  1. spark机器学习和python机器学习的区别是什么？
  2. python做机器学习的话有哪些推荐的书跟课程？
  3. 想学习python用来做机器学习方面的内容（如建立LDA模型），该如何入门并学习？
  4. Python机器学习，如何特征学习人脸？
  5. 已学完Python基础知识，应该如何继续提升算法能力，以及如何过渡到机器学习？

spark机器学习和python机器学习的区别是什么？

spark是一个框架，python是一种语言，spark可以由python编写，python可以在spark下运行。原理上都是一样的，机器学习的原理都是数学上的东西。两者的区别只是语法上的不同，spark比较适合处理海量数据，但是不代表python不可以，而且python引入spark架构，既可以充分利用spark的分布式优势，也可以利用python灵活方便的优势。用的话选一个用就好了，没有一定的谁好谁坏。

国内机器学习python-python 机器学习
（图片来源网络，侵删）

python做机器学习的话有哪些推荐的书跟课程？

机器学习:

1.理论研究和推导可以看周志华老师的《机器学习》，也称为西瓜书，里面讲了各种算法的推导，比如线性回归，k值最近邻，支撑向量机等可解释模型，缺少神经网络的具体讲解。(还有一点就是其中不涉及到代码)

国内机器学习python-python 机器学习
（图片来源网络，侵删）

2.被奉为神作的是一本名为《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn,Keras＆TensorFlow》,这本书把机器学习的讲解和代码结合在一块，从线性回归到支撑向量机再到深度学习都有设计(但以机器学习为主)

3.《机器学习实战》，真本书是一本比较经典的书，书比较老了，但是讲的挺好，这本书主要偏重代码，没有涉及到深度学习

国内机器学习python-python 机器学习
（图片来源网络，侵删）

深度学习:

1.理论研究的话可以参考花书《深度学习》，这本书纯粹讲理论推导，不涉及代码，是一本比较经典的书

2.《TensorFlow深度学习》，这本书Github上有免费的电子版，把深度学习的TF2.0相结合，俗称龙书，应该是TF书里面比较好的了

3.《动手学深度学习》pytorch版，这本书是把深度学习和Pytorch相结合，是Pytorch里面比较好的书籍了

课程的话:入门机器学习可以看吴恩达的课，主要是我一般喜欢看书自己学[捂脸][捂脸][捂脸]


想学习python用来做机器学习方面的内容（如建立LDA模型），该如何入门并学习？

Python基础

首先，装ANACONDA，是PYTHON的集成环境。

ANACONDA的安装程序 ***s://***.continuum.io/downloads/ ，选择PYTHON3版本的。

推荐 菜鸟教程 PYTHON3版***://***.runoob***/python3/python3-tutorial.html

CSDN也有PYTHON的知识库，不过不够系统，可以有一定基础再看看。链接***://lib.csdn.net/base/python

11 行 Python 代码实现的神经网络

***://python.jobbole***/82758/

程序很短，知识量很大。把这个搞明白了，你也就入门了。

***书籍开始学习：

  • Learn Python the Hard Way，作者 Zed A. Shaw：***s://learnpythonthehardway.org/book/

如果你有编程经验，但不懂 Python 或还很初级，建议学习下面两个课程：

  • 谷歌开发者 Python 课程（强烈推荐视觉学习者学习）：***://suo.im/toMzq
  • Python 科学计算入门（来自 UCSB Engineering 的 M. Scott Shell）（一个不错的入门，大约有 60 页）：***://suo.im/2cXycM

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、支付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。

已学完Python基础知识，应该如何继续提升算法能力，以及如何过渡到机器学习？

机器学习SK-learn以及人工智能方面的TensorFlow 与pytorch，keras等，这些框架去学习一下，并实际操作一些项目，机器学习与人工智能分很多方向，包括计算机视觉，自然语言处理等，看你喜欢哪个方向的

如果想学习机器学习的话，建议书籍和***一起看。

书推荐国内公认机器学习入门好书南大周志华的《西瓜书》和中文翻译的AI圣经《花书》

***推荐斯坦福大学吴恩达的机器学习和深度学习相关课程。

到此，以上就是小编对于国内机器学习python的问题就介绍到这了，希望介绍关于国内机器学习python的5点解答对大家有用。