大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于掌握python机器学习的问题，于是小编就整理了3个相关介绍掌握python机器学习的解答，让我们一起看看吧。
机器学习实践：如何将Spark与Python结合？
1.Spark Context设置内部服务并建立到Spark执行环境的连接。
2.驱动程序中的Spark Context对象协调所有分布式进程并允许进行***分配。
3.集群管理器执行程序，它们是具有逻辑的JVM进程。
4.Spark Context对象将应用程序发送给执行者。
5.Spark Context在每个执行器中执行任务。
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？
Python基础
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
11 行 Python 代码实现的神经网络
***://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。
***书籍开始学习：
- Learn Python the Hard Way，作者 Zed A. Shaw：***s://learnpythonthehardway.org/book/
如果你有编程经验，但不懂 Python 或还很初级，建议学习下面两个课程：
- 谷歌开发者 Python 课程（强烈推荐视觉学习者学习）：***://suo.im/toMzq
- Python 科学计算入门（来自 UCSB Engineering 的 M. Scott Shell）（一个不错的入门，大约有 60 页）：***://suo.im/2cXycM
如何学习作为机器学习基础的Python语言？
大概可以分成几个阶段。
第一个阶段，是掌握Python 基础技能。这可以按照一些教程和书籍来进行，比方说《笨方法学Pyhon》、廖雪峰的Python教程、《Python cookbook》等等。这一阶段的重点是多看多写代码，只有多看多写才能尽快熟悉。在这个阶段，还要熟悉一些常用的库，例如Numpy、pandas、matplotlib等等。这些可以按照文档或者在github上找到现成的文档和代码来学习。
第二个阶段，了解一些机器学习的基本内容。可以看MOOC，也可以买些相关书籍。吴恩达的机器学习教程很受欢迎，网上能找到***和笔记。
然后进入第三个阶段，把Python和机器学习结合在一起。可以自己尝试实现一些机器学习工具，例如k-均值聚类、决策树、线性回归、逻辑回归、支持向量机之类，要是自己实现不了也没有关系，毕竟github上有大量的代码可以参考学习。
第四个阶段，在熟悉了前面的机器学习模型之后，可以开始搭建自己的环境，例如用TensorFlow或者Theano之类，完成一些深度学习的项目。
无论如何，学习python和学习写作是类似的，多看多写多改多练，这些是跑不了的。
别相信那些一上来给你推荐十来本几百页书或者资料的人！学python，十步！一，安装python3！二，Google查一下基本语法！三，Google一段简单的python代码跑一下，修改代码去理解基本语法！四，自己找一项目写代码，实战出高手！五，写代码！六，写代码！七，写代码！八，写代码！九，Google python的面向对象！十，GitHub上开一个自己的项目！
到此，以上就是小编对于掌握python机器学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于掌握python机器学习的3点解答对大家有用。