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编程 机器学习的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python编程 机器学习的解答，让我们一起看看吧。
有人用python机器学习编写彩票、预测***吗？
不靠谱。
原谅我比较直白，但事实就是如此：不管你用什么机器语言预测***都不靠谱。在这里我把问题里面提到的“***”明确一下，定性为数字***，比如***/***/福彩3D这些。那么为啥我说***不能预测呢？在这里我要先提个数学概念，叫“独立随机***”。
这个词的意思说白了，就是两次***发生完全不相关，且均为随机***。***摇奖恰好就是这样一个数学概念的典型案例：昨天的摇奖和今天的摇奖没有任何关系，而且每期摇奖理论上都是完全随机的。如果你还是有点蒙，那我建议你多看几期***视频，然后你仔细想想：昨天摇出了这几个号码，今天又摇出了另外几个号码，这俩事情之间有个P的关系···
说白了，哪怕你用再高大上的机器语言，也没法预测下一期的***号码。
但是，竞技型***就不一样了，因为它从根上来说是可以预测的~所谓的竞技型***，说白了就是猜比赛结果，比如***胜负，常见的***玩法应该都知道。这类比赛实际上是可以预测的，如果你情报足够准确且足够丰富，我认为可以通过数学建模推测结果。而且少数大规模的菠菜公司应该已经做到了这一点：如果你常看球并且***，那估计你都会遇过这样的情况，某个强队近期状态非常好，但对阵弱旅时却只能开出很浅的盘，说白了就是没有受到***公司高看。
而最终结果就是强队的确也没有取胜，也就是我们通常说的冷门。实际上***公司通过各类情报和各类数据，一定程度上能够把握比赛的走势。所以我认为，如果你情报源足够丰富，你也可以试试用机器算法来推测结果，这比2元中500万靠谱多了。
综上，我的观点就是：数字型***无论如何都没法准确预测下期号码，但竞技性***是有这个可能的。（仅供参考，不喜勿喷）
有！应该不成功！因为，设置选项有失误！***中心，没有告诉大家，有几套***摇奖球和机器！所以，计算是按一组数据球，和一台机器计算的！实际是机器在12台以上，彩球有100套以上！
用python实现一些机器学习算法时是否需要自己写轮子？
不需要。
原因之一：Python有它非常强大并且开源的免费库，这是Python语言为什么要优于其他语言的原因。
原因之二：我们只需要找到相对应的库进行加以修改即可。
原因之三：现在机器学习的算法大多都已成熟，我们没有必要重新研究别人已经研究出来的算法，浪费时间，得不偿失。
然而，如果设计的新算法时，我推荐在已有的算法基础升级会更好，因为从无到有毕竟是很困难的。
谢谢邀请。是否需要自己造轮子取决于自身的需要。
如果是出于学习阶段，理解机器学习的算法并自己去实现是有必要的。这可以加深对知识的理解。但即便如此，也不是要求从头开始造轮子，很多时候只是二次开发。
如果是工程应用，那么就完全没有必要去重复造轮子了。python目前提供的库已经很强大了，也相当成熟，基本上能够满足一般工程应用的需求，这个时候再花大量精力去重复造轮子是很没必要的。
sklearn、TensorFlow（包括TensorFlow的高层封装Keras）、PyTorch……Python有这么多优秀的库，实现各种机器学习算法很方便，何必要自己造轮子呢？
（图片来源：tertiarycourses***.sg）
你可以看看最近发表的机器学习算法方面的论文，很多论文都开源了配套的代码，这些代码基本都是基于各种框架实现模型，几乎看不到从头自己造轮子实现的。
自己造轮子，不仅写起来麻烦（这还***设你造的轮子语义上没有错误、性能上也不差），别人阅读起来也不方便。
很多人过分推崇从头写起（write X from scratch），恨不得什么都自己写，不屑于使用TensorFlow等框架。但是，TensorFlow不用，那numpy用不用呢？所以说，这种想法其实不可取。
当然，这也不是绝对的，以下情形属于例外：
- 基于学习的目的，加深对基本概念/模块的理解。比如用框架写的话，像反向传播之类的轮子都是现成的。脱离框架自己手写，可以更好地理解这些基本概念/模块。
- 基于性能需求进行优化，比如，使用了特殊的硬件，或者应用场景非常特殊，现有的轮子不能用或者不好用。
- 应付面试。其实这个可以归入第一条。因为之所以有些面试会设置脱离框架手写算法的题目，就是为了看你对基本概念/模块的理解程度。
到此，以上就是小编对于python编程 机器学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python编程 机器学习的2点解答对大家有用。
