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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机器学习学习的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python机器学习学习的解答，让我们一起看看吧。

1. python做机器学习的话有哪些推荐的书跟课程？
2. spark机器学习和python机器学习的区别是什么？
3. Python机器学习，如何特征学习人脸？
4. python机器学习和数据分析有什么区别？

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)

（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

深度学习:

（图片来源网络，侵删）

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]

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。

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。

python机器学习和数据分析有什么区别？

机器学习是一种算法，python是一种语言，python只是借助框架实现机器学习的一种手段。

数据分析是一个过程，是对数据处理的一种方式，其中可以包含机器学习方法，也可以使用诸多其他的方法，数据分析还包括原始数据的清理、归类等操作。

如果是广义的机器学习，实际上还包含其他很多算法，如图像识别、NLP等等，在广义上来讲，数据分析和机器学习是相互交叉的，机器学习作为工具之一可以被数据分析很好的使用，同样数据分析也有助于机器学习提高算法的效率和性能。

到此，以上就是小编对于python机器学习学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python机器学习学习的4点解答对大家有用。

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