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python软件开发要学习什么

来源:广州达内教育        时间:2023-05-30        热度:122℃        返回列表

Python现在已经是一门很常见的开发语言了,特别是现在的数据时代,由于python语言的简单易学,它现在是受到了很多的开发人员的喜爱。从现在整体的市场需求来说,python人才的需求是越来越大了,python语言在众多的编程语言中的优势是非常的突出的。那么python软件开发要学习什么知识呢?下面达内培训机构的小编就给大家整理下。

python人工智能

1、学习掌握好一些教学知识?

高等数学是基础中的基础了,这个是很多的理工生都需要打好的基础,数据挖掘、模式识别、人工智能智能等等都是需要用到很多的微积分元素来预算的。一般来说线下模型是大家会考虑的,然后再加上可能会处理的多维数据,为分析求解奠定基础。再有就是优化理论和算法了,算法学的好,以后的优化之路就会很顺利。

2、掌握好经典的机器学习理论和算法?

(1) 回归算法:常见的回归算法包括小二乘法(OrdinaryLeast Square),逻辑回归(Logistic Regression),逐步式回归(Stepwise Regression),多元自适应回归样条(MultivariateAdaptive Regression Splines)以及本地散点平滑估计(Locally Estimated Scatterplot Smoothing)

(2) 基于实例的算法:常见的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 学习矢量量化(Learning Vector Quantization, LVQ),以及自组织映射算法(Self-Organizing Map , SOM)

(3) 决策树学习:常见的算法包括:分类及回归树(ClassificationAnd Regression Tree, CART), ID3 (Iterative Dichotomiser 3), C4.5, Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 随机森林(Random Forest), 多元自适应回归样条(MARS)以及梯度推进机(Gradient Boosting Machine, GBM)

(4) 人工神经网络:重要的人工神经网络算法包括:感知器神经网络(PerceptronNeural Network), 反向传递(Back Propagation), Hopfield网络,自组织映射(Self-OrganizingMap, SOM)。学习矢量量化(Learning Vector Quantization, LVQ。

(5) 基于核的算法:常见的算法包括支持向量机(SupportVector Machine, SVM), 径向基函数(Radial Basis Function ,RBF), 以及线性判别分析(Linear Discriminate Analysis ,LDA)

达内培训机构推出Python人工智能全栈开发课程,知名讲师授课,全程带领学员学习。课程核心包含全流程的工业化敏捷开发、基于Python的全栈开发、spark机器学习、TensorFlow深度学习等。学完之后,可以胜任Web应用开发、系统网络运维、科学与数字计算、3D游戏开发、图形界面开发、网络编程等领域的开发工作。

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