pythonrnn

Ⅰ python机器学习方向的第三方库是什么

Python开发工程师必知的十大机器学习库：

一、Scikit-Learn

在机器学习和数据挖掘的应用中，Scikit-Learn是一个功能强大的Python包，我们可以用它进行分类、特征选择、特征提取和聚集。

二、Statsmodels

Statsmodels是另一个聚焦在统计模型上的强大的库，主要用于预测性和探索性分析，拟合线性模型、进行统计分析或者预测性建模，使用Statsmodels是非常合适的。

三、PyMC

PyMC是做贝叶斯曲线的工具，其包含贝叶斯模型、统计分布和模型收敛的诊断工具，也包含一些层次模型。

四、Gensim

Gensim被称为人们的主题建模工具，其焦点是狄利克雷划分及变体，其支持自然语言处理，能将NLP和其他机器学习算法更容易组合在一起，还引用Google的基于递归神经网络的文本表示法word2vec。

五、Orange

Orange是一种带有图形用户界面的库，在分类、聚集和特征选择方法方面，相当齐全，还有交叉验证的方法。

六、PyMVPA

PyMVPA是一种统计学习库，包含交叉验证和诊断工具，但没有Scikit-learn全面。

七、Theano

Theano是最成熟的深度学习库，它提供不错的数据结构表示神经网络的层，对线性代数来说很高效，与Numpy的数组类似，很多基于Theano的库都在利用其数据结构，它还支持开箱可用的GPU编程。

八、PyLearn

PyLearn是一个基于Theano的库，它给Theano引入了模块化和可配置性，可以通过不同的配置文件来创建神经网络。

九、Hebel

Hebel是一个带有GPU支持的神经网络库，可以通过YAML文件决定神经网络的属性，提供了将神级网络和代码友好分离的方式，并快速地运行模型，它是用纯Python编写，是很友好的库，但由于开发不久，就深度和广大而言，还有些匮乏!

十、Neurolab

Neurolab是一个API友好的神经网络库，其包含递归神经网络实现的不同变体，如果使用RNN，这个库是同类API中最好的选择之一。

Ⅱ python深度学习框架学哪个

Python 深度学习生态系统在这几年中的演变实属惊艳。pylearn2，已经不再被积极地开发或者维护，大量的深度学习库开始接替它的位置。这些库每一个都各有千秋。我们已经在 indico 的产品或者开发中使用了以下列表中的大部分的技术，但是对于剩下一些我们没有使用的，我将会借鉴他人的经验来帮助给出 Python 深度学习生态系统的清晰的、详尽的理解。
确切地说，我们将会关注：
Theano
Lasagne
Blocks
TensorFlow
Keras
MXNet
PyTorch
下面是对这 7 大 Python 深度学习框架的描述以及优缺点的介绍。
Theano
描述：Theano 是一个 Python 库，允许你定义、优化并且有效地评估涉及到多维数组的数学表达式。它与 GPUs 一起工作并且在符号微分方面表现优秀。
概述：Theano 是数值计算的主力，它支持了许多我们列表当中的其他的深度学习框架。Theano 由 Frédéric Bastien 创建，这是蒙特利尔大学机器学习研究所(MILA)背后的一个非常优秀的研究团队。它的 API 水平较低，并且为了写出效率高的 Theano，你需要对隐藏在其他框架幕后的算法相当的熟悉。如果你有着丰富的学术机器学习知识，正在寻找你的模型的精细的控制方法，或者想要实现一个新奇的或者不同寻常的模型，Theano 是你的首选库。总而言之，为了灵活性，Theano 牺牲了易用性。
优点：
灵活
正确使用时的高性能
缺点：
较高的学习难度
低水平的 API
编译复杂的符号图可能很慢
Lasagne
描述：在 Theano 上建立和训练神经网络的轻量级库
概述：因为 Theano 致力于成为符号数学中最先且最好的库，Lasagne 提供了在 Theano 顶部的抽象，这使得它更适合于深度学习。它主要由当前 DeepMind 研究科学家 Sander Dieleman 编写并维护。Lasagne 并非是根据符号变量之间的函数关系来指定网络模型，而是允许用户在层级思考，为用户提供了例如“Conv2DLayer”和“DropoutLayer”的构建块。Lasagne 在牺牲了很少的灵活性的同时，提供了丰富的公共组件来帮助图层定义、图层初始化、模型正则化、模型监控和模型训练。
优点：
仍旧非常灵活
比 Theano 更高级的抽象
文档和代码中包含了各种 Pasta Puns
缺点：
社区小
Blocks
描述：用于构建和训练神经网络的 Theano 框架
概述：与 Lasagne 类似，Blocks 是在 Theano 顶部添加一个抽象层使深度学习模型比编写原始的 Theano 更清晰、更简单、定义更加标准化。它是由蒙特利尔大学机器学习研究所(MILA)编写，其中一些人为搭建 Theano 和第一个神经网络定义的高级接口(已经淘汰的 PyLearn2)贡献了自己的一份力量。比起 Lasagne，Blocks 灵活一点，代价是入门台阶较高，想要高效的使用它有不小的难度。除此之外，Blocks 对递归神经网络架构(recurrent neural network architectures)有很好的支持，所以如果你有兴趣探索这种类型的模型，它值得一看。除了 TensorFlow，对于许多我们已经部署在 indico 产品中的 API，Blocks 是其首选库。
优点：
仍旧非常灵活
比 Theano 更高级的抽象
易于测试
缺点：
较高的学习难度
更小的社区
TensorFlow
描述：用于数值计算的使用数据流图的开源软件库
概述：TensorFlow 是较低级别的符号库(比如 Theano)和较高级别的网络规范库(比如 Blocks 和 Lasagne)的混合。即使它是 Python 深度学习库集合的最新成员，在 Google Brain 团队支持下，它可能已经是最大的活跃社区了。它支持在多 GPUs 上运行深度学习模型，为高效的数据流水线提供使用程序，并具有用于模型的检查，可视化和序列化的内置模块。最近，TensorFlow 团队决定支持 Keras(我们列表中下一个深度学习库)。虽然 TensorFlow 有着自己的缺点，但是社区似乎同意这一决定，社区的庞大规模和项目背后巨大的动力意味着学习 TensorFlow 是一次安全的赌注。因此，TensorFlow 是我们今天在 indico 选择的深度学习库。
优点：
由软件巨头 Google 支持
非常大的社区
低级和高级接口网络训练
比基于 Theano 配置更快的模型编译
完全地多 GPU 支持
缺点：
虽然 Tensorflow 正在追赶，但是最初在许多基准上比基于 Theano 的慢。
RNN 支持仍不如 Theano
Keras
描述：Python 的深度学习库。支持 Convnets、递归神经网络等。在 Theano 或者 TensorFlow 上运行。
概述：Keras 也许是水平最高，对用户最友好的库了。由 Francis Chollet(Google Brain 团队中的另一个成员)编写和维护。它允许用户选择其所构建的模型是在 Theano 上或是在 TensorFlow 上的符号图上执行。Keras 的用户界面受启发于 Torch，所以如果你以前有过使用 Lua 语言的机器学习经验，Keras 绝对值得一看。由于部分非常优秀的文档和其相对易用性，Keras 的社区非常大并且非常活跃。最近，TensorFlow 团队宣布计划与 Keras 一起支持内置，所以很快 Keras 将是 TensorFlow 项目的一个分组。
优点：
可供选择的 Theano 或者 TensorFlow 后端
直观、高级别的端口
更易学习
缺点：
不太灵活，比其他选择更规范
MXNet
描述：MXNet 是一个旨在提高效率和灵活性的深度学习框架。
概述：MXNet 是亚马逊(Amazon)选择的深度学习库，并且也许是最优秀的库。它拥有类似于 Theano 和 TensorFlow 的数据流图，为多 GPU 配置提供了良好的配置，有着类似于 Lasagne 和 Blocks 更高级别的模型构建块，并且可以在你可以想象的任何硬件上运行(包括手机)。对 Python 的支持只是其冰山一角—MXNet 同样提供了对 R、Julia、C++、Scala、Matlab，和 Javascript 的接口。如果你正在寻找最佳的性能，选择 MXNet 吧，但是你必须愿意处理与之相对的一些 MXNet 的怪癖。
优点：
速度的标杆
非常灵活
缺点：
最小的社区
比 Theano 更困难的学习难度
PyTorch
描述：Python 中的张量(Tensors)和动态神经网络，有着强大的 GPU 加速。
概述：刚刚放出一段时间，PyTorch 就已经是我们 Python 深度学习框架列表中的一个新的成员了。它是从 Lua 的 Torch 库到 Python 的松散端口，由于它由 Facebook 的 人工智能研究团队(Artificial Intelligence Research team (FAIR))支持且因为它用于处理动态计算图(Theano，TensorFlow 或者其他衍生品没有的特性，编译者注：现在 TensorFlow 好像支持动态计算图)，它变得非常的有名。PyTorch 在 Python 深度学习生态系统将扮演怎样的角色还不得而知，但所有的迹象都表明，PyTorch 是我们列表中其他框架的一个非常棒的选择。
优点:
来自 Facebook 组织的支持
完全地对动态图的支持
高级和低级 API 的混合
缺点：
比其他选择，PyTorch 还不太成熟

Ⅲ 如何在Python中用LSTM网络进行时间序列预测

时间序列模型

时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。
举个栗子：根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化；根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等

RNN 和 LSTM 模型

时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络（recurrent neural network, RNN）。相比与普通神经网络的各计算结果之间相互独立的特点，RNN的每一次隐含层的计算结果都与当前输入以及上一次的隐含层结果相关。通过这种方法，RNN的计算结果便具备了记忆之前几次结果的特点。

典型的RNN网路结构如下：

4. 模型训练和结果预测
将上述数据集按4:1的比例随机拆分为训练集和验证集，这是为了防止过度拟合。训练模型。然后将数据的X列作为参数导入模型便可得到预测值，与实际的Y值相比便可得到该模型的优劣。

实现代码

这里的输入数据来源是csv文件，如果输入数据是来自数据库的话可以参考这里

这里写的只涉及LSTM网络的结构搭建，至于如何把数据处理规范化成网络所需的结构以及把模型预测结果与实际值比较统计的可视化，就需要根据实际情况做调整了。

Ⅳ 代码详解：用Python构建RNN模拟人脑

(number_of_records x length_of_sequence x types_of_sequences)

(number_of_records x types_of_sequences) #where types_of_sequences is 1

%pylab inline

import math

sin_wave = np.array([math.sin(x) for x in np.arange(200)])

plt.plot(sin_wave[:50])

X = []

Y = []

seq_len = 50

num_records = len(sin_wave) - seq_len

for i in range(num_records - 50):

X.append(sin_wave[i:i+seq_len])

Y.append(sin_wave[i+seq_len])

X = np.array(X)

X = np.expand_dims(X, axis=2)

Y = np.array(Y)

Y = np.expand_dims(Y, axis=1)

X.shape, Y.shape

((100, 50, 1), (100, 1))

X_val = []

Y_val = []

for i in range(num_records - 50, num_records):

X_val.append(sin_wave[i:i+seq_len])

Y_val.append(sin_wave[i+seq_len])

X_val = np.array(X_val)

X_val = np.expand_dims(X_val, axis=2)

Y_val = np.array(Y_val)

Y_val = np.expand_dims(Y_val, axis=1)

learning_rate = 0.0001

nepoch = 25

T = 50 # length of sequence

hidden_dim = 100

output_dim = 1

bptt_truncate = 5

min_clip_value = -10

max_clip_value = 10

U = np.random.uniform(0, 1, (hidden_dim, T))

W = np.random.uniform(0, 1, (hidden_dim, hidden_dim))

V = np.random.uniform(0, 1, (output_dim, hidden_dim))

def sigmoid(x):

return 1 / (1 + np.exp(-x))

for epoch in range(nepoch):

# check loss on train

loss = 0.0

# do a forward pass to get prediction

for i in range(Y.shape[0]):

x, y = X[i], Y[i] # get input, output values of each record

prev_s = np.zeros((hidden_dim, 1)) # here, prev-s is the value of the previous activation of hidden layer; which is initialized as all zeroes

for t in range(T):

new_input = np.zeros(x.shape) # we then do a forward pass for every timestep in the sequence

new_input[t] = x[t] # for this, we define a single input for that timestep

mulu = np.dot(U, new_input)

mulw = np.dot(W, prev_s)

add = mulw + mulu

s = sigmoid(add)

mulv = np.dot(V, s)

prev_s = s

# calculate error

loss_per_record = (y - mulv)**2 / 2

loss += loss_per_record

loss = loss / float(y.shape[0])

# check loss on val

val_loss = 0.0

for i in range(Y_val.shape[0]):

x, y = X_val[i], Y_val[i]

prev_s = np.zeros((hidden_dim, 1))

for t in range(T):

new_input = np.zeros(x.shape)

new_input[t] = x[t]

mulu = np.dot(U, new_input)

mulw = np.dot(W, prev_s)

add = mulw + mulu

s = sigmoid(add)

mulv = np.dot(V, s)

prev_s = s

loss_per_record = (y - mulv)**2 / 2

val_loss += loss_per_record

val_loss = val_loss / float(y.shape[0])

print('Epoch: ', epoch + 1, ', Loss: ', loss, ', Val Loss: ', val_loss)

Epoch: 1 , Loss: [[101185.61756671]] , Val Loss: [[50591.0340148]]

...

...

# train model

for i in range(Y.shape[0]):

x, y = X[i], Y[i]

layers = []

prev_s = np.zeros((hidden_dim, 1))

dU = np.zeros(U.shape)

dV = np.zeros(V.shape)

dW = np.zeros(W.shape)

dU_t = np.zeros(U.shape)

dV_t = np.zeros(V.shape)

dW_t = np.zeros(W.shape)

dU_i = np.zeros(U.shape)

dW_i = np.zeros(W.shape)

# forward pass

for t in range(T):

new_input = np.zeros(x.shape)

new_input[t] = x[t]

mulu = np.dot(U, new_input)

mulw = np.dot(W, prev_s)

add = mulw + mulu

s = sigmoid(add)

mulv = np.dot(V, s)

layers.append({'s':s, 'prev_s':prev_s})

prev_s = s

# derivative of pred

dmulv = (mulv - y)

# backward pass

for t in range(T):

dV_t = np.dot(dmulv, np.transpose(layers[t]['s']))

dsv = np.dot(np.transpose(V), dmulv)

ds = dsv

dadd = add * (1 - add) * ds

dmulw = dadd * np.ones_like(mulw)

dprev_s = np.dot(np.transpose(W), dmulw)

for i in range(t-1, max(-1, t-bptt_truncate-1), -1):

ds = dsv + dprev_s

dadd = add * (1 - add) * ds

dmulw = dadd * np.ones_like(mulw)

dmulu = dadd * np.ones_like(mulu)

dW_i = np.dot(W, layers[t]['prev_s'])

dprev_s = np.dot(np.transpose(W), dmulw)

new_input = np.zeros(x.shape)

new_input[t] = x[t]

dU_i = np.dot(U, new_input)

dx = np.dot(np.transpose(U), dmulu)

dU_t += dU_i

dW_t += dW_i

dV += dV_t

dU += dU_t

dW += dW_t

if dU.max() > max_clip_value:

dU[dU > max_clip_value] = max_clip_value

if dV.max() > max_clip_value:

dV[dV > max_clip_value] = max_clip_value

if dW.max() > max_clip_value:

dW[dW > max_clip_value] = max_clip_value

if dU.min() < min_clip_value:

dU[dU < min_clip_value] = min_clip_value

if dV.min() < min_clip_value:

dV[dV < min_clip_value] = min_clip_value

if dW.min() < min_clip_value:

dW[dW < min_clip_value] = min_clip_value

# update

U -= learning_rate * dU

V -= learning_rate * dV

W -= learning_rate * dW

Epoch: 1 , Loss: [[101185.61756671]] , Val Loss: [[50591.0340148]]

Epoch: 2 , Loss: [[61205.46869629]] , Val Loss: [[30601.34535365]]

Epoch: 3 , Loss: [[31225.3198258]] , Val Loss: [[15611.65669247]]

Epoch: 4 , Loss: [[11245.17049551]] , Val Loss: [[5621.96780111]]

Epoch: 5 , Loss: [[1264.5157739]] , Val Loss: [[632.02563908]]

Epoch: 6 , Loss: [[20.15654115]] , Val Loss: [[10.05477285]]

Epoch: 7 , Loss: [[17.13622839]] , Val Loss: [[8.55190426]]

Epoch: 8 , Loss: [[17.38870495]] , Val Loss: [[8.68196484]]

Epoch: 9 , Loss: [[17.181681]] , Val Loss: [[8.57837827]]

Epoch: 10 , Loss: [[17.31275313]] , Val Loss: [[8.64199652]]

Epoch: 11 , Loss: [[17.12960034]] , Val Loss: [[8.54768294]]

Epoch: 12 , Loss: [[17.09020065]] , Val Loss: [[8.52993502]]

Epoch: 13 , Loss: [[17.17370113]] , Val Loss: [[8.57517454]]

Epoch: 14 , Loss: [[17.04906914]] , Val Loss: [[8.50658127]]

Epoch: 15 , Loss: [[16.96420184]] , Val Loss: [[8.46794248]]

Epoch: 16 , Loss: [[17.017519]] , Val Loss: [[8.49241316]]

Epoch: 17 , Loss: [[16.94199493]] , Val Loss: [[8.45748739]]

Epoch: 18 , Loss: [[16.99796892]] , Val Loss: [[8.48242177]]

Epoch: 19 , Loss: [[17.24817035]] , Val Loss: [[8.6126231]]

Epoch: 20 , Loss: [[17.00844599]] , Val Loss: [[8.48682234]]

Epoch: 21 , Loss: [[17.03943262]] , Val Loss: [[8.50437328]]

Epoch: 22 , Loss: [[17.01417255]] , Val Loss: [[8.49409597]]

Epoch: 23 , Loss: [[17.20918888]] , Val Loss: [[8.5854792]]

Epoch: 24 , Loss: [[16.92068017]] , Val Loss: [[8.44794633]]

Epoch: 25 , Loss: [[16.76856238]] , Val Loss: [[8.37295808]]

preds = []

for i in range(Y.shape[0]):

x, y = X[i], Y[i]

prev_s = np.zeros((hidden_dim, 1))

# Forward pass

for t in range(T):

mulu = np.dot(U, x)

mulw = np.dot(W, prev_s)

add = mulw + mulu

s = sigmoid(add)

mulv = np.dot(V, s)

prev_s = s

preds.append(mulv)

preds = np.array(preds)

plt.plot(preds[:, 0, 0], 'g')

plt.plot(Y[:, 0], 'r')

plt.show()

preds = []

for i in range(Y_val.shape[0]):

x, y = X_val[i], Y_val[i]

prev_s = np.zeros((hidden_dim, 1))

# For each time step...

for t in range(T):

mulu = np.dot(U, x)

mulw = np.dot(W, prev_s)

add = mulw + mulu

s = sigmoid(add)

mulv = np.dot(V, s)

prev_s = s

preds.append(mulv)

preds = np.array(preds)

plt.plot(preds[:, 0, 0], 'g')

plt.plot(Y_val[:, 0], 'r')

plt.show()

from sklearn.metrics import mean_squared_error

math.sqrt(mean_squared_error(Y_val[:, 0] * max_val, preds[:, 0, 0] * max_val))

0.127191931509431

Ⅳ Python要哪些要点要学习

阶段一：Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二：Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三：前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四：WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。
阶段五：爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。
阶段六：全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：算法&设计模式
阶段八：数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。
阶段九：机器学习、图像识别、NLP自然语言处理
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、图形识别、人工智能玩具开发等。
阶段十：linux系统&百万级并发架构解决方案
阶段十一：高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。

Ⅵ Python面试数据分析，爬虫和深度学习一般都问什么问题，笔试题目有哪些

简单罗列些:
1.数据清洗与处理:数据读取read_csv等，数据表构建dataframe等，数据整合concat/join/merge等，表结构处理以及切片iloc/loc等，数据统计describe/isnull/sum/apply等，图表展示plot，数据透视表pivot_table等，异常值与缺失数据统计与处理，相关性检验
2.机器学习模型构建:svm,logistic,knn等
3.爬虫:request包
4.深度学习:CNN,RNN，图像处理，音频处理，语义理解。

Ⅶ Python培训课程内容有哪些

以下是Python课程内容：
阶段一：Python开发基础
Python开发基础课程内容包括：计算机硬件、操作系统原理、安装linux操作系统、linux操作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、三级菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习，b加密\re正则\logging日志模块等，软件开发规范学习，计算器程序、ATM程序开发等。
阶段二：Python高级级编编程&数据库开发
Python高级级编编程&数据库开发课程内容包括：面向对象介绍、特性、成员变量、方法、封装、继承、多态、类的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象类、静态方法、类方法、属性方法、如何在程序中使用面向对象思想写程序、选课程序开发、TCP/IP协议介绍、Socket网络套接字模块学习、简单远程命令执行客户端开发、C\S架构FTP服务器开发、线程、进程、队列、IO多路模型、数据库类型、特性介绍，表字段类型、表结构构建语句、常用增删改查语句、索引、存储过程、视图、触发器、事务、分组、聚合、分页、连接池、基于数据库的学员管理系统开发等。
阶段三：前端开发
前端开发课程内容包括：HTML\CSS\JS学习、DOM操作、JSONP、原生Ajax异步加载、购物商城开发、Jquery、动画效果、事件、定时期、轮播图、跑马灯、HTML5\CSS3语法学习、bootstrap、抽屉新热榜开发、流行前端框架介绍、Vue架构剖析、mvvm开发思想、Vue数据绑定与计算属性、条件渲染类与样式绑定、表单控件绑定、事件绑定webpack使用、vue-router使用、vuex单向数据流与应用结构、vuex
actions与mutations热重载、vue单页面项目实战开发等。
阶段四：WEB框架开发
WEB框架开发课程内容包括：Web框架原理剖析、Web请求生命周期、自行开发简单的Web框架、MTV\MVC框架介绍、Django框架使用、路由系统、模板引擎、FBV\CBV视图、Models
ORM、FORM、表单验证、Django session & cookie、CSRF验证、XSS、中间件、分页、自定义tags、Django
Admin、cache系统、信号、message、自定义用户认证、Memcached、redis缓存学习、RabbitMQ队列学习、Celery分布式任务队列学习、Flask框架、Tornado框架、Restful
API、BBS+Blog实战项目开发等。
阶段五：爬虫开发
爬虫开发课程内容包括：Requests模块、BeautifulSoup，Selenium模块、PhantomJS模块学习、基于requests实现登陆：抽屉、github、知乎、博客园、爬取拉钩职位信息、开发Web版微信、高性能IO性能相关模块：asyncio、aiohttp、grequests、Twisted、自定义开发一个异步非阻塞模块、验证码图像识别、Scrapy框架以及源码剖析、框架组件介绍(engine、spider、downloader、scheler、pipeline)、分布式爬虫实战等。
阶段六：全栈项目实战
全栈项目实战课程内容包括：互联网企业专业开发流程讲解、git、github协作开发工具讲解、任务管理系统讲解、接口单元测试、敏捷开发与持续集成介绍、django
+ uwsgi +
nginx生产环境部署学习、接口文档编写示例、互联网企业大型项目架构图深度讲解、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：数据分析
数据分析课程内容包括：金融、股票知识入门股票基本概念、常见投资工具介绍、市基本交易规则、A股构成等，K线、平均线、KDJ、MACD等各项技术指标分析，股市操作模拟盘演示量化策略的开发流程，金融量化与Python，numpy、pandas、matplotlib模块常用功能学习在线量化投资平台：优矿、聚宽、米筐等介绍和使用、常见量化策略学习，如双均线策略、因子选股策略、因子选股策略、小市值策略、海龟交易法则、均值回归、策略、动量策略、反转策略、羊驼交易法则、PEG策略等、开发一个简单的量化策略平台，实现选股、择时、仓位管理、止盈止损、回测结果展示等功能。
阶段八：人工智能
人工智能课程内容包括：机器学习要素、常见流派、自然语言识别、分析原理词向量模型word2vec、剖析分类、聚类、决策树、随机森林、回归以及神经网络、测试集以及评价标准Python机器学习常用库scikit-learn、数据预处理、Tensorflow学习、基于Tensorflow的CNN与RNN模型、Caffe两种常用数据源制作、OpenCV库详解、人脸识别技术、车牌自动提取和遮蔽、无人机开发、Keras深度学习、贝叶斯模型、无人驾驶模拟器使用和开发、特斯拉远程控制API和自动化驾驶开发等。
阶段九：自动化运维&开发
自动化运维&开发课程内容包括：设计符合企业实际需求的CMDB资产管理系统，如安全API接口开发与使用，开发支持windows和linux平台的客户端，对其它系统开放灵活的api设计与开发IT资产的上线、下线、变更流程等业务流程。IT审计+主机管理系统开发，真实企业系统的用户行为、管理权限、批量文件操作、用户登录报表等。分布式主机监控系统开发，监控多个服务，多种设备，报警机制，基于http+restful架构开发，实现水平扩展，可轻松实现分布式监控等功能。
阶段十：高并发语言GO开发
高并发语言GO开发课程内容包括：Golang的发展介绍、开发环境搭建、golang和其他语言对比、字符串详解、条件判断、循环、使用数组和map数据类型、go程序编译和Makefile、gofmt工具、godoc文档生成工具详解、斐波那契数列、数据和切片、make&new、字符串、go程序调试、slice&map、map排序、常用标准库使用、文件增删改查操作、函数和面向对象详解、并发、并行与goroute、channel详解goroute同步、channel、超时与定时器reover捕获异常、Go高并发模型、Lazy生成器、并发数控制、高并发web服务器的开发等。

Ⅷ python的机器学习是什么

可以算很有关系，因为现在大众说的人工智能 指的是自动化， 在计算机领域 机器学习就是通过数据来学模型，自动做预测的
机器学习是数据分析更上一层楼的任务， 如果你能学号数据分析，那应该也能学得来机器学习
Python有很完善的机器学习工具包 就叫sklearn

Ⅸ 深度学习 python怎么入门 知乎

自学深度学习是一个漫长而艰巨的过程。您需要有很强的线性代数和微积分背景，良好的Python编程技能，并扎实掌握数据科学、机器学习和数据工程。即便如此，在你开始将深度学习应用于现实世界的问题，并有可能找到一份深度学习工程师的工作之前，你可能需要一年多的学习和实践。然而，知道从哪里开始，对软化学习曲线有很大帮助。如果我必须重新学习Python的深度学习，我会从Andrew Trask写的Grokking deep learning开始。大多数关于深度学习的书籍都要求具备机器学习概念和算法的基本知识。除了基本的数学和编程技能之外，Trask的书不需要任何先决条件就能教你深度学习的基础知识。这本书不会让你成为一个深度学习的向导(它也没有做这样的声明)，但它会让你走上一条道路，让你更容易从更高级的书和课程中学习。用Python构建人工神经元
大多数深度学习书籍都是基于一些流行的Python库，如TensorFlow、PyTorch或Keras。相比之下，《运用深度学习》（Grokking Deep Learning）通过从零开始、一行一行地构建内容来教你进行深度学习。

《运用深度学习》
你首先要开发一个人工神经元，这是深度学习的最基本元素。查斯克将带领您了解线性变换的基本知识，这是由人工神经元完成的主要计算。然后用普通的Python代码实现人工神经元，无需使用任何特殊的库。
这不是进行深度学习的最有效方式，因为Python有许多库，它们利用计算机的图形卡和CPU的并行处理能力来加速计算。但是用普通的Python编写一切对于学习深度学习的来龙去是非常好的。
在Grokking深度学习中，你的第一个人工神经元只接受一个输入，将其乘以一个随机权重，然后做出预测。然后测量预测误差，并应用梯度下降法在正确的方向上调整神经元的权重。有了单个神经元、单个输入和单个输出，理解和实现这个概念变得非常容易。您将逐渐增加模型的复杂性，使用多个输入维度、预测多个输出、应用批处理学习、调整学习速率等等。
您将通过逐步添加和修改前面章节中编写的Python代码来实现每个新概念，逐步创建用于进行预测、计算错误、应用纠正等的函数列表。当您从标量计算转移到向量计算时，您将从普通的Python操作转移到Numpy，这是一个特别擅长并行计算的库，在机器学习和深度学习社区中非常流行。
Python的深度神经网络
有了这些人造神经元的基本构造块，你就可以开始创建深层神经网络，这基本上就是你将几层人造神经元叠放在一起时得到的结果。
当您创建深度神经网络时，您将了解激活函数，并应用它们打破堆叠层的线性并创建分类输出。同样，您将在Numpy函数的帮助下自己实现所有功能。您还将学习计算梯度和传播错误通过层传播校正跨不同的神经元。

随着您越来越熟悉深度学习的基础知识，您将学习并实现更高级的概念。这本书的特点是一些流行的正规化技术，如早期停止和退出。您还将获得自己版本的卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。
在本书结束时，您将把所有内容打包到一个完整的Python深度学习库中，创建自己的层次结构类、激活函数和神经网络体系结构(在这一部分，您将需要面向对象的编程技能)。如果您已经使用过Keras和PyTorch等其他Python库，那么您会发现最终的体系结构非常熟悉。如果您没有，您将在将来更容易地适应这些库。
在整本书中，查斯克提醒你熟能生巧;他鼓励你用心编写自己的神经网络，而不是复制粘贴任何东西。
代码库有点麻烦
并不是所有关于Grokking深度学习的东西都是完美的。在之前的一篇文章中，我说过定义一本好书的主要内容之一就是代码库。在这方面，查斯克本可以做得更好。
在GitHub的Grokking深度学习库中，每一章都有丰富的jupiter Notebook文件。jupiter Notebook是一个学习Python机器学习和深度学习的优秀工具。然而，jupiter的优势在于将代码分解为几个可以独立执行和测试的小单元。Grokking深度学习的一些笔记本是由非常大的单元格组成的，其中包含大量未注释的代码。

这在后面的章节中会变得尤其困难，因为代码会变得更长更复杂，在笔记本中寻找自己的方法会变得非常乏味。作为一个原则问题，教育材料的代码应该被分解成小单元格，并在关键区域包含注释。
此外，Trask在Python 2.7中编写了这些代码。虽然他已经确保了代码在Python 3中也能顺畅地工作，但它包含了已经被Python开发人员弃用的旧编码技术(例如使用“for i in range(len(array))”范式在数组上迭代)。
更广阔的人工智能图景
Trask已经完成了一项伟大的工作，它汇集了一本书，既可以为初学者，也可以为有经验的Python深度学习开发人员填补他们的知识空白。
但正如泰温·兰尼斯特(Tywin Lannister)所说(每个工程师都会同意)，“每个任务都有一个工具，每个工具都有一个任务。”深度学习并不是一根可以解决所有人工智能问题的魔杖。事实上，对于许多问题，更简单的机器学习算法，如线性回归和决策树，将表现得和深度学习一样好，而对于其他问题，基于规则的技术，如正则表达式和几个if-else子句，将优于两者。

关键是，你需要一整套工具和技术来解决AI问题。希望Grokking深度学习能够帮助你开始获取这些工具。
你要去哪里?我当然建议选择一本关于Python深度学习的深度书籍，比如PyTorch的深度学习或Python的深度学习。你还应该加深你对其他机器学习算法和技术的了解。我最喜欢的两本书是《动手机器学习》和《Python机器学习》。
你也可以通过浏览机器学习和深度学习论坛，如r/MachineLearning和r/deeplearning subreddits，人工智能和深度学习Facebook组，或通过在Twitter上关注人工智能研究人员来获取大量知识。
AI的世界是巨大的，并且在快速扩张，还有很多东西需要学习。如果这是你关于深度学习的第一本书，那么这是一个神奇旅程的开始。