Python开发需要学习什么？

想自学python的话，除了学习一些基础理论知识，还需要掌握一些经典机器学习理论和算法，那么开发需要学习哪些经典的机器学习理论和算法呢？下面是小编整理的几点，希望能够帮助到大家。

第一、学习一些基础理论知识

高等数学是学习Python开发的基础，数据挖掘、模式识别、人工智能智能等都是需要用到很多的微积分元素来预算的。以及优化理论和算法。

第二、掌握好经典的机器学习理论和算法

(1) 回归算法：常见的回归算法包括最小二乘法(OrdinaryLeast Square)，逻辑回归(Logistic Regression)，逐步式回归(Stepwise Regression)等。

(2) 基于实例的算法：常见的算法包括 k-Nearest Neighbor(KNN), 学习矢量量化(Learning Vector Quantization， LVQ)等。

(3) 决策树学习：常见的算法包括：分类及回归树(ClassificationAnd Regression Tree， CART)， ID3 (Iterative Dichotomiser 3)， C4.5等。

(4) 人工神经网络：重要的人工神经网络算法包括：感知器神经网络(PerceptronNeural Network), 反向传递(Back Propagation)， Hopfield网络等。

(5) 基于核的算法：常见的算法包括支持向量机(SupportVector Machine， SVM)， 径向基函数(Radial Basis Function ，RBF)等。

Python核心编程——Python语言基本介绍、面向对象编程、Linux操作系统、文件系统与用户管理、进程管理与服务配置、Shell编程与bash，源文件编译、版本控制、MySQL使用、MySQL进阶等。

全栈开发——HTML、CSS、JavaScript、jQuery、 BootStrap、Vue、Web开发基础、数据库操作、FLask配置、Django认识、Models、Templates、Views、Tornado框架进阶、ElasticSearch等。

网络爬虫——爬虫与数据、Scrapy框架、Scrapy框架与信息实时抓取、定时爬取与邮件监控、NoSQL数据库、Scrapy-Redis框架、百万量数据采集等。

人工智能——数据分析、pyechart模块动态可视化、词云、分类算法、聚类算法、回归类算法、关联算法、卷积神经网络、TensorFlow+PaddlePaddle、图像识别等。

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