學(xué)Python一定要會算法嗎？剛開始入門時，不是必須學(xué)好算法的。但是隨著技術(shù)的深入，算法還是需要的，不然只能干點"搬磚"的活兒。1、學(xué)好軟件開發(fā)離不開計算機(jī)理論基礎(chǔ)，如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、算

學(xué)Python一定要會算法嗎？

剛開始入門時，不是必須學(xué)好算法的。但是隨著技術(shù)的深入，算法還是需要的，不然只能干點"搬磚"的活兒。

1、學(xué)好軟件開發(fā)離不開計算機(jī)理論基礎(chǔ)，如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、算法研究等。如果熱愛這門技術(shù)，這些都是不問題，先入門，這些慢慢的都可以補(bǔ)上。

2、關(guān)于算法，它是軟件開發(fā)的靈魂，沒有好的算法寫不出優(yōu)秀的程序。

3、如何學(xué)習(xí)算法，首先選取經(jīng)典算法教材?；A(chǔ)的可以先從《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》學(xué)起，里面有些基礎(chǔ)算法，然后再去學(xué)專門的算法(其實把數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)范疇的算法學(xué)好，一般就夠用了)。還有網(wǎng)上有很多論壇，算法網(wǎng)站，為了吸引眼球 一般都做的淺顯易懂。還有大部分算法為c語言，但語言在算法層面都相通的，明白算法模型才是最重要的。

4、萬事開頭難，只要入門，剩下的就是慢慢經(jīng)營這門技術(shù)就行了。算法在實踐中學(xué)的最快也最牢固。

希望能幫到你

Python語言其實很慢，為什么機(jī)器學(xué)習(xí)這種快速算法步驟通常還是用呢？

對于用過幾種開發(fā)語言（java，c#，nodejs，erlang），而后轉(zhuǎn)Python做機(jī)器學(xué)習(xí)的人，我說說我的看法。

首先，大家說python慢是真的嗎？我的回答是真的。非常慢，for循環(huán)比cpp慢兩個數(shù)量級。

那為什么還用Python?假如我們遍歷過億的數(shù)據(jù)，兩個數(shù)量級的差異是無法接受的。但如果我們用python做最上層的邏輯，把上億數(shù)據(jù)進(jìn)行分塊，python只循環(huán)十幾次，剩下扔給cpu和gpu。那么兩個數(shù)量級是否就無所謂了呢？1毫秒和100毫秒在整個系統(tǒng)中真的無所謂了。

python最大的優(yōu)勢在于，可以非常非常優(yōu)雅的把數(shù)據(jù)扔給高效的c，cuda去做計算。numpy，pandas，numba這些優(yōu)秀的開源庫可以非常方便的高效的處理海量的數(shù)據(jù)，借助zmq，celery等還可以做分布式計算，gevent借助系統(tǒng)的epoll進(jìn)行io優(yōu)化。所以，不需要花太多精力，就可以優(yōu)雅，高效的實現(xiàn)海量的數(shù)據(jù)處理，機(jī)器學(xué)習(xí)的任務(wù)。這是python火爆的原因。

想想，同樣的性能，代碼只有cpp或java的三分之一甚至更少，是不是很有誘惑力？

要如何開始從零掌握Python機(jī)器學(xué)習(xí)？

我使用Python已經(jīng)7年多了，現(xiàn)在從事視頻物體識別算法開發(fā)，使用TensorFlow，也是基于Python語言。Python是一門解決所有問題的語言，值得你擁有！

我從2012年開始學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)，因為沒人指導(dǎo)，走過很多彎路，浪費了不少時間和精力。剛開始我是看《機(jī)器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》這本書，雖然看不懂，但還是把書上的例子全跑了遍，漸漸地就發(fā)現(xiàn)不用明白算法也能實現(xiàn)想要的功能。然后，我就直接開發(fā)自己想要的程序，遇到需要機(jī)器學(xué)習(xí)的部分就直接copy過來，一個周后demo就出來了，這時你就發(fā)現(xiàn)你已經(jīng)入門了。剩下的就是了解各個算法的使用范圍和局限。

千萬不要掉到無盡的書堆里去，要實踐和做項目！

呃，地鐵到站了，要上班去了，還沒寫完，有機(jī)會再繼續(xù)探討……