Python現(xiàn)在已經(jīng)是一門很常見的開發(fā)語言了，特別是現(xiàn)在的數(shù)據(jù)時代，由于python語言的簡單易學(xué)，它現(xiàn)在是受到了很多的開發(fā)人員的喜愛。從現(xiàn)在整體的市場需求來說，python人才的需求是越來越大了，python語言在眾多的編程語言中的優(yōu)勢是非常的突出的。那么python軟件開發(fā)要學(xué)習(xí)什么知識呢?下面達(dá)內(nèi)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的小編就給大家整理下。
1、學(xué)習(xí)掌握好一些教學(xué)知識？
高等數(shù)學(xué)是基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)了，這個是很多的理工生都需要打好的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)挖掘、模式識別、人工智能智能等等都是需要用到很多的微積分元素來預(yù)算的。一般來說線下模型是大家會考慮的，然后再加上可能會處理的多維數(shù)據(jù)，為分析求解奠定基礎(chǔ)。再有就是優(yōu)化理論和算法了，算法學(xué)的好，以后的優(yōu)化之路就會很順利。
2、掌握好經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)理論和算法？
(1) 回歸算法：常見的回歸算法包括小二乘法(OrdinaryLeast Square)，邏輯回歸(Logistic Regression)，逐步式回歸(Stepwise Regression)，多元自適應(yīng)回歸樣條(MultivariateAdaptive Regression Splines)以及本地散點(diǎn)平滑估計(jì)(Locally Estimated Scatterplot Smoothing)
(2) 基于實(shí)例的算法：常見的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 學(xué)習(xí)矢量量化(Learning Vector Quantization， LVQ)，以及自組織映射算法(Self-Organizing Map ， SOM)
(3) 決策樹學(xué)習(xí)：常見的算法包括：分類及回歸樹(ClassificationAnd Regression Tree， CART)， ID3 (Iterative Dichotomiser 3)， C4.5， Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID), Decision Stump, 隨機(jī)森林(Random Forest)， 多元自適應(yīng)回歸樣條(MARS)以及梯度推進(jìn)機(jī)(Gradient Boosting Machine， GBM)
(4) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：重要的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法包括：感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PerceptronNeural Network), 反向傳遞(Back Propagation)， Hopfield網(wǎng)絡(luò)，自組織映射(Self-OrganizingMap, SOM)。學(xué)習(xí)矢量量化(Learning Vector Quantization， LVQ。
(5) 基于核的算法：常見的算法包括支持向量機(jī)(SupportVector Machine， SVM)， 徑向基函數(shù)(Radial Basis Function ，RBF)， 以及線性判別分析(Linear Discriminate Analysis ，LDA)
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