大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于编程语言机器学习的问题，于是小编就整理了3个相关介绍编程语言机器学习的解答，让我们一起看看吧。
重庆大学机械工程在读硕士，想转去学机器学习，应该怎么规划自己的学习？
谢谢邀请！
要想从机械工程转向机器学习是可以的，但是存在一定的难度，需要一个系统的学习规划。通常情况下机械工程专业的学生往往都有一个扎实的数学基础，数学基础（包括高数、线性代数、概率论、离散数学）是学习机器学习方向的前提，但是机器学习作为人工智能领域的主要研究内容之一，还需要掌握算法设计、算法实现、计算机基础等内容，关键是如何建立机器学习的研发思路，这个往往是自学者最大的瓶颈之一。
要想入门机器学习需要遵循以下的学习路线：
第一：了解机器学习的概念。在学习机器学习之前首先要知道机器学习要解决什么问题，简单的说机器学习就是从一堆杂乱无章的数据中找到背后的规律（Machine Learning in Action），这个定义感觉和数据分析有异曲同工之处，所以在大数据领域里***用机器学习的方式进行数据分析也是一个比较常见的做法。
第二：了解机器学习的步骤。机器学习的步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法验证、算法应用，通过这个步骤可以发现，数据是机器学习的前提，算法是机器学习的核心。要想实现这个步骤需要做三件事，第一件事情是找数据，第二件事情是学习算法，第三件事情是学习编程语言。目前网络上有不少数据集是可以使用的，从学习的角度来说是可以满足要求的，当然也可以编写爬虫获取一些数据，算法的学习是重点，需要掌握一些常见的机器学习算法，包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、k-mean、kNN、Apriori等算法，最后需要掌握一门编程语言来实现这些算法，Python是一个不错的选择，看两个Python实现算法的小实验：
第三：建立机器学习的思路。机器学习的思路建立是一个漫长的过程，只有掌握了大量的基础知识之后，才能建立起解决问题的思路。把实际问题抽象成算法，然后通过算法建立起动态模型，再通过动态模型解决类似的问题是一个基本的机器学习思路。看一个算法的描述过程：
深度学习是机器学习领域一个重要的突破，需要重点关注一下。
机器学习方向的研究生通常情况下在研二的时候会进驻课题组，然后在老师的指导下进行课题研发，这个过程会让学生建立起一个比较系统的知识结构，重点就是如何建立机器学习的解决思路和实现方法。所以，在学习的过程中如果有专业人士（导师、师哥师姐）指导一下，会节省大量的学习时间。
大数据和人工智能是我的主要研究方向，目前我也在指导相关方向的研究生，如果对这些方面感兴趣的同学可以关注我。
如果有大数据、人工智能、物联网、云计算等方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
先试试在网上找一些相关教程看看，可以考虑先看吴恩达的机器学习教程，然后结合着看周志华的西瓜书，之后应该就算是入门了。机器学习牵涉大量的数学知识，学习过程也相当枯燥，想要转的话要有心理准备。
谢谢邀请。
学术是大部分大学理工科学生的必修课，微积分、线性代数、概率论与数理统计，我想作为一个机械工程的硕士，这些课程应该都学过，所以数学知识我认为不应该成为障碍和问题。
机器学习里面目前用的比较广发的编程语言是Python，工欲善其事必先利其器，要想做机器学习，编程不应该成为障碍，而Python语言是各个编程语言里面入门较为简单的一种，社区健全、***丰富，如果本科期间学过基本的编程语言例如C\C++，入门Python都比较容易，想成为Python高手可能需要一些日子，但是后期可以慢慢来学。
现在网上充斥着各种机器学习的学习资料，视频或书籍，我觉得大多数都是坑，有不少人是利用人工智能的火热想趁机获得一些好处，如果不懂得很可能被这些内容耽误了时间和精力，所以我认为好好把个别几个好好学一下就行了，推荐如下：
***课程
吴恩达《机器学习》
***s://study.163***/course/courseMain.htm?courseId=1004570029&_trace_c_p_k2_=6f3c5551927248fc87191831f0dd6deb
吴恩达《深度学习工程师》***s://mooc.study.163***/***artSpec/detail/1001319001.htm
莫烦Python ***s://morvanzhou.github.io/
教材
周志华《机器学习》
目前来说机器学习已经遍地开花，技术实力强的同学，永远不愁工作。如果你想转到AI方向，建议再一起读个博。应用型机器学习人才已经很多了，研究型的机器学习人才还是缺口较大。
机械工程的硕士想转去学习机器学习
其实根本没必要去转
本身机械工程也会有[_a***_]方向
本人当时也是机械工程硕士
现在在高校里做机电教师
那么本身呢机械工程也是脱离不了自动化的
虽然有些没有专门的机器人专业
但其实机电工程啥的就是机器人
因为机器人本身就是机械，电子，编程
而一般的机械工程也没有严格的就是机械
计算机专业大一新生该如何学习编程语言？
对于计算机专业大一的学生来说，学习的重点应该集中在基础学科上，比如数学课程。因为这些基础课程能够在很大程度上决定计算机专业学生未来的成长空间，因为未来不管是从事大数据、云计算还是人工智能等领域，数学都是重要的基础。
对于有更多精力的学生可以提前接触一下编程语言，在语言的选择上推荐学习一下Python语言。学习Python语言有两个原因：
第一，Python语言相对比较简单，对于大一的学生来说比较好入门，实验环境也非常好搭建。
第二，Python语言非常适合在学校期间学习，因为Python程序员可以比较容易的往全栈程序员方向发展，对于计算机专业的学生来说，前后端都需要学习，而Python前后端都能够兼顾。
第三，Python语言目前在大数据和人工智能领域有广泛的使用，未来发展空间非常大，现在很多传统程序员都开始转向Python，所以学习Python符合时代发展的需要。
学习Python语言可以按照以下步骤进行：
第一，学习Python的基本语法。如果英文基础还可以的话，可以直接看Python的官方指南，即可以学习编程，还可以熟悉一些计算机术语，可以说一举两得。
第二，下载Python开发环境。目前有两个版本可以选择，一个是2.X系列，另一个是3.X系列，建议下载3.X系列版本，因为未来Python将不再支持2.X系列版本。
第三，多动手做实验。编程语言一定要一边使用一边学习，实验是学习编程语言最好的方式。
我使用Python做机器学习方面的项目比较久，我在头条上也写了关于学习Python的系列文章，想学习的朋友可以关注我的头条号，并查看相关的文章。
如何选择机器学习算法？
机器学习作为人工智能领域的主要研究方向之一，是目前的一个热门领域。学习机器学习的一个重要环节是掌握机器学习算法，而机器学习算法一定要从被广泛使用的算法开始学起。
目前在机器学习领域被广泛***用的机器学习算法包括决策树、K-mean、SVM（支持向量机）、EM（最大期望算法）、PageRank、Apriori、AdaBoost、kNN（近邻）、分类回归树、朴素贝叶斯等。这些算法目前在机器学习领域被广泛***用，有大量的实际案例，对于初学者来说是首先应该掌握的算法。
算法的选择要根据实际的场景进行分析，比如***用kNN算法可以完成同层次分类、识别应用（消费人群划分），决策树可以用于递进式判断的场景（诊疗分析等）等，要想能在不同的应用场景下选择适合的算法，首先要对各种算法有一个较为全面的了解，知道每种算法的优缺点以及适用范围。
对于初学者来说，学习机器学习要清楚机器学习的目的和概念，清楚机器学习的实施步骤、掌握不同的算法、能够使用编程语言完成算法的实现过程。机器学习简单的说就是在一堆杂乱无章的数据中找到背后的规律，机器学习的步骤包括数据收集、整理，算法设计、算法实现、训练算法、验证算法和使用算法。
机器学习的算法实现可以使用Python语言，由于Python语言有丰富的库（Numpy、Matplotlib等），所以目前Python在机器学习领域有广泛的应用。我在早期使用Java完成算法实现，后来改用Python，现在的落地项目也在使用Python语言。总的来说，使用Python做机器学习开发还是比较方便的（相对于J***a来说）。
我是从大数据研发进而开始机器学习领域研究的，目前也在做机器学习方面的落地项目，我会陆续在头条写一些关于机器学习方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。
如果有机器学习方面的问题，也可以咨询我。
谢谢！
到此，以上就是小编对于编程语言机器学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于编程语言机器学习的3点解答对大家有用。
