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语言模型入门的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python语言模型入门的解答，让我们一起看看吧。
- 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？
- 没学过Python和R语言的人，应该先学哪一个？
- 如何利用python来构造一个信用卡评分模型？
- 对编程零基础想学python编程，首先要学哪些？
想学习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
***://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。
没学过Python和R语言的人，应该先学哪一个？
Python和R语言都有各自的特点，选择学习哪种编程语言，需根据个人需求和目标决定。以下是一些考虑因素：
用途广泛程度：Python用途广泛，是数据分析、机器学习、Web开发等领域的主流语言之一；R语言在统计建模和机器学习领域非常受欢迎。
学习曲线：Python以易学而闻名，特别适合编程初学者；R语言的学习曲线相对较陡峭，但一旦掌握，可以处理更复杂的统计模型。
社区支持：Python拥有庞大的开发者社区，遇到问题时更容易找到解决方案；R语言的社区相对较小，但也有很多优秀的***。
数据管道和部署：大多数公司的数据管道是用Python构建的，用Python部署模型更容易。
综上所述，如果更关心编程语言的普及程度、易学性、社区支持和数据管道等方面，建议先学Python；如果更关心在统计建模和机器学习领域的应用，以及模型的部署等，可以考虑先学R语言。
如何利用python来构造一个***评分模型？
1.背景介绍
在大数据自动化审批实践中，信用评分技术已经是一项逐渐成熟的风险估值方法。在消费金融的风险控制实践中，信用评分卡模型已经得到广泛地应用。
何为信用评分卡？
简而言之就是利用客户已有的信息，这些数据可以来自一些三方平台（例如芝麻分、京东白条、微信、银行***）等。利用已有的历史数据对客户的信用状况进行量化，这种量化的直观反映就是信用的分值。
今天我们向大家展示如何来构造一个银行业普遍使用的***评分模型。这里我们使用的数据是国际上鼎鼎有名的dataKaggle上的数据集：Give Me Some Credit ，一家德国银行的***客户历史数据。整个数据集上有超过10万条客户数据，数据量的庞大也为模型的准确度提高了保障。Kaggle大神Zoe已经给出了一个庞大且系统的完成代码集，我们这里则简化很多，以期能够管中窥豹。
一个完整的***评分模型主要包括以下几个部分：
数据处理、特征变量选择、变量WOE编码离散化、logistic回归模型开发评估、信用评分卡和自动评分系统创建以及模型评估。
数据来源于Kaggle上的数据集：Give Me Some Credit，共计有15万条样本数据，主要包括以下11个变量。
2 数据预处理
对编程零基础想学python编程，首先要学哪些？
零基础就可以入门，python作为一门解释型语言，设计之初就是面向大众，降低编程入门的门槛，而且随着人工智能、大数据的兴起，python的应用和前景也越来越好，下面我简单介绍一下学习python的基本过程：
1.首先，最基本的就是搭建本地python环境，这里推荐直接安装Anaconda，集成了python解释器及众多第三方库，还自带notebook,spyder等开发环境，是一个很不错的软件，至于是python2还是python3，建议直接python3，python2会在2020年停止更新和维护：
安装完成后，可以进入开始菜单，选择IPython Notebook进行编程，一个基于Web页面的编程环境，界面整洁、简单友好，使用起来非常不错：
当然，熟悉后，你也可以使用spyder,pycharm等专门的IDE来进行python开发，都可以：
2.入门python，这里的资料就很多了，有网上的[_a***_]视频，也有相应的参考书籍，根据自己实际情况，选择一种合适的方式，一边学习，一边练习代码和示例，不要只看不练，掌握好基本功，包括变量、语句、函数、类、文件操作、正则表达式、异常处理等，稳打稳扎，不要急功近利，基于求成：
到此，以上就是小编对于python语言模型入门的问题就介绍到这了，希望介绍关于python语言模型入门的4点解答对大家有用。
