大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器学习 编程的问题，于是小编就整理了3个相关介绍机器学习 编程的解答，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？
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。
怎样配置机器学习电脑？
看你学习什么？
如果是中小学生学习的话，要求不高就七代八代的酷睿i3、奔腾系列处理器都可以，内存至少4g，硬盘有固态这样的一体机就足够了，屏幕就是21.5或者23.8
配置机器学习电脑的话，我比较推荐华硕和戴尔。因为这只是学习，所以可以配置i3就够了。但是要是家里有空的话，也可以配置i5。一般的话最好是手提电脑，因为手提电脑便携。内存我比较推荐4gb，家里有矿，也可以用8gb。可点赞👍
看了这么多没一个是站在专业方面考虑问题的！要配置深度学习专用的主机如下
1.显示器随便配，适自己就可以。
2.主机cpu要 i7或以上，配gpu，内存至少16GB，硬盘有钱的话配个1TB最新的硬盘（不要机械硬盘），风扇这些基本的东西随便配风大就好。
做深度学习就是要做大量的程序运算，需要电脑运算够快，内存够存基数据。一般的电脑你跑几个月够跑完一个程序不错了
机器学习与人工智能的关系，如何进行机器学习？
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
机器学习是实现人工智能的方法之一，深度学习是机器学习的一种技术。
人工智能包括机器学习、专家系统、进化计算、模糊逻辑、自然语言处理等多个分支，近年来人工智能成为热点，很大程度是因为机器学习尤其是深度学习带动起来的。
在机器学习中，还可根据算法的不同细分为各个子领域，比如决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机等等。因为最近几年深度学习最为热门，所以主要介绍一下深度学习是如何实现的。
深度学习主要是通过给机器不断的训练集，让程序在自我学习和修正中实现的。打个不是很精准的比方，一个小孩子的学习过程中，通过不断的试错，可能发现这种方式或者哪一个答案最好。但是，与人脑的学习过程又有所不同，深度学习里面又涉及到很多个处理层，而这些处理层之前的逻辑关系也不是特别的清楚，所以有的人也说，深度学习现在还是一个“黑箱”，还没法看清里面的逻辑过程。
总的说来，训练集如果越多，那么这个黑箱描述的内容也就可能更加准确，也就是说人工智能体现出来的效果也就更好。
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到此，以上就是小编对于机器学习 编程的问题就介绍到这了，希望介绍关于机器学习 编程的3点解答对大家有用。
