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神经网络研究与应用这块用python好还是matlab？

两者或许无所谓好与坏。只要自己喜欢用，那就是好的，但是目前代码数量来看，可以学习的源代码MATLAB有非常多的源码。最重要的是，MATLAB里有神经网络工具箱，有可视化界面更容易调整参数。

若果你是需要使用神经网络去完成某些数据分析,而你的数据又不是很多，那么建议你使用matlab,里面有已经搭建好的工具箱,非常齐全。

pathon和matlab在一些方面还是有不同点的，就像是如果你要是想将算法学好点，那么你就可以选择matlab这样比较好，但是如果是神经网络研究的话，那么MATLAB当然是最好的，做深度学习的话，建议使用Python。

想要用什么来学还要看你自己的需求，想要学什么。

在一定条件允许的情况下，可以不妨试试选择pathon，它含括了许许多多的函数，可以在一定程度上帮助自己学习，但是最好的建议还是学习MATLAB，因为matlab中还是有很多有关神经网络学的相关知识的，便于我们研究学习。

Python就比较容易上手学了，不用花很多的时间去研究，基本上就可以拿来就用。

若果你对神经网络已经熟悉是,是打算投入应用,而且你的数据很大,那么根据你所需要的神经网络,用C或其他你认为性能好的语言,针对你的问题重新编一个算法,也不会花很大功夫。

这样既省了自己的时间，又让自己轻松学习。总结来说，不论你学什么，用什么路径去学总是会达到想要的目的，但是重要的是在于学习的过程。

怎样用python实现深度学习

基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的常见的神经网络结构。机器学习，尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口。

Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。

早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能够很方便地完成几乎所有机器学习模型，从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。

配合Pandas、matplotlib等工具，能很简单地进行调整。而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。

使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码，即可借助底层实现，方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。

值得一提的是，无论什么框架，Python只是作为前端描述用的语言，实际计算则是通过底层的C/C++实现。

由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库，从而实现功能和性能上的扩展，这样的大规模计算中，让开发者更关注逻辑于数据本身，而从内存分配等繁杂工作中解放出来，是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。

如何利用python实现神经网络

官方不支持，建议等支持吧。dll有自己版本对应的，必须使用专门为python3.4编译的dll（），你拿python2.7的肯定用不了。

如果非要使用——方法一：自己编译opencv的源码方法二：安装python2.7。

Python深度学习之图像识别

作者|周伟能来源|小叮当讲SAS和PythonPython在机器学习（人工智能，AI）方面有着很大的优势。谈到人工智能，一般也会谈到其实现的语言Python。

前面有几讲也是关于机器学习在图像识别中的应用。今天再来讲一个关于运用google的深度学习框架tensorflow和keras进行训练深度神经网络，并对未知图像进行预测。

导入python模块导入图像数据合并列表数据将图片数据转化为数组显示一张图片训练神经网络我们可以看到测试集的准确率达到99.67%预测一个图像预测为汽车的概率为100%。

（括号内为真实标签）预测为美女的概率为100%。（括号内为真实标签）测试集中前15个图像预测完全正确。Nice!最后我们来识别单张图片。结果预测为汽车。

Nice!最后来预测一下外部随便下载的汽车或美女图片预测为汽车，不错！小编这里有10张图片，前5张为汽车图片，后五张为美女图片。下面进行批量预测：结果也是完全正确。

看到这里，感觉神经网络是不是很神奇，要想让神经网络预测得准确，我们就必须给予大量的数据进行训练模型，优化模型，以至于达到准确识别图像的目的，图像识别作为人工智能的一部分，现在已经慢慢走向成熟，虽然机器也有出错的时候，但是进过不断优化，错误率将会越来越小，相信机器智能或者人工智能时代能够创造出更多智能而美好的东西。

为社会，为人类的自由做出更大的贡献。

机器学习、Python哪个以人类神经网络为目的的学习？

最近接了一个大数据项目，需要进行到数据分析，作为一个从程序员往数据挖掘工程师转行的人来说，R语言在灵活性上不如Python，并且在深度神经网络等机器学习开源模块上，python也比R语言有更好的支持。

本文主要利用Ubuntu来搭建虚拟机来进行数据分析工作，主要利用了sklearn和keras开源模块。

Google开发的深度神经网络python开源模块tensorflow目前不支持windows系统，因此强烈建议使用linux操作系统，而redhat虽然是Linux系统中比较成熟的一种，但是其yum是付费服务，并且没有预装apt-get等大量的插件，因此选择ubuntu系统，对于刚入门的新手来说更友好。

环境配置：VMWare12.0（在不同主机之间的文件复制粘贴比VisualBox要好一点）Anaconda2（python2.7以及相关的科学计算集成，安装完成后就可以直接使用科学计算所有的模块，包括最流行的numpy，pandas）JetBrainPycharm（Python开发最火的IDE集成开发工具，方便使用git和github进行代码的管理）Ubuntu16.01amd64位1、Ubuntu虚拟机安装选择Ubuntu的ISO镜像文件，这时VMWare将自动选择为简易安装，不用考虑分区问题设置虚拟主机的名称，新建一个user用户，并设置登录密码，这个密码必须记住，因为在进行管理员操作的时候必须用到。

选择虚拟机的安装目录和名称，这里命名为Ubunu64位考虑到做大数据的数据分析，因此磁盘大小建议分配50G，反正只是逻辑磁盘，分配多点没有问题。

点击完成，则VMWare自动帮你安装虚拟机，此时你只要耐心等待即可。输入刚刚设置的登录密码，进入桌面2、安装git点击左上角的图标，点击terminal，打开命令行窗口。

输入sudoapt-getinstallgit，下载git安装包输入gitconfig--global"YourName"gitconfig--globaluser.email""设置你的git的用户名和邮箱设置完成后，输入gitconfig-list，显示信息如下：=YourName在命令行中输入git，要是有正确返回，则git安装完成。

3、Anaconda2的安装从官网上直接下载Anaconda2适合linux的安装包，复制粘贴到/home/bigdata/Downloads下，建议直接在Ubuntu的火狐浏览器下直接下载，这样直接从网上将Anaconda2、pycharm下载到相应的目录。

pycharm下载后是格式，可以右键点击extracthere进行解压到当前目录。

同时，在/home/bigdata/Downloads下新建data、tmp两个文件夹，存放数据分析的数据和模型结果。

此时，由于下载的Anaconda2是一个.sh文件，Ubuntu系统对于.sh文件不能很好的兼容，所以不能直接点击打开，必须使用命令行打开。

输入cd/home/bigdata/Downloads跳转到Anaconda2的目录输入bash，启动安装程序，按照提示进行操作完成后，/home/bigdata文件夹会有一个anaconda2的文件夹。

添加环境变量，使系统能够使用Anaconda里的工具命令。输入sudogedit/etc/environment，输入登录密码，这里的密码是不可见的。

得到在PATH路径中添加anaconda的bin包路径，注意要添加到“”中，并且用：隔开。点击save保存。然后退出打开命令行，输入python，如果出现下图，则Anaconda安装成功。

但这时安装好的Anaconda2里的python2.7.12仍然不是系统默认的Python工具输入sudorm/usr/bin/python删除原系统默认的python工具输入sudoln-s/home/bigdata/anaconda2/bin/python2.7/usr/bin/python建立新连接输入source/etc/environment让操作生效。

输入python，得到下列信息，则python和anaconda彻底安装成功。

4、机器学习相关开源模块安装安装Anaconda后，可以使用pip或conda工具进行下载开源Python模块，但是必须保持网络连接状态。

由于深度神经网络和一些机器学习的模块很新，所以必须两个命令都用到。

输入：condainstalltheanocondainstallkeraspipinstalltensorflowpipinstallsklearn安装提示信息安装，完成后，输入python进入python命令行工具，分别输入importkeras和importsklearn，如果没有错误信息，则模块安装完成。

5、使用pycharm打开命令行输入cd/home/bigdata/Downloads/pycharm-community-2016.2.2/bin输入bash运行pycharm点击左上角的FIle-->settings--->versioncontrol----->github，输入自己的github账号和密码，点击测试点击Test后，第一次会让你设置本地github的登录密码，这个密码必须记住，因为是不是系统在你提交代码或者从github上clone时需要填写这个密码来验证。

如果你的github账号密码都正确，则出现下图。

在选择git这个选项，设置你已经安装好的git工具的路径，一般为/usr/bin/git.点击Test，出现下图则github和git都配置成功，可以使用了。

5、从github中导入项目从菜单栏中点击VCS，选择checkoutfromversioncontrol，再选择github。

然后就可以选择你想要的项目导入到本地了有兴趣的同学可以在URL那栏复制粘贴，这是我分享的我找的一些机器学习的代码，以及sklearn和keras的用法，比较容易入手。

机器学习的训练集和测试集留言并留下你的邮箱，我会尽快发给你。

如何用 Python 构建神经网络择时模型

神经网络可以指向两种，一个是生物神经网络，一个是人工神经网络。生物神经网络：一般指生物的大脑神经元，细胞，触点等组成的网络，用于产生生物的意识，帮助生物进行思考和行动。

人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionModel），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。

这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。人工神经网络：是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。

在工程与学术界也常直接简称为“神经网络”或类神经网络。

如何用python进行数据分析

1、Python数据分析流程及学习路径数据分析的流程概括起来主要是：读写、处理计算、分析建模和可视化四个部分。在不同的步骤中会用到不同的Python工具。每一步的主题也包含众多内容。

根据每个部分需要用到的工具，Python数据分析的学习路径如下：相关推荐：《Python入门教程》2、利用Python读写数据Python读写数据，主要包括以下内容：我们以一小段代码来看：可见，仅需简短的两三行代码即可实现Python读入EXCEL文件。

3、利用Python处理和计算数据在第一步和第二步，我们主要使用的是Python的工具库NumPy和pandas。其中，NumPy主要用于矢量化的科学计算，pandas主要用于表型数据处理。

4、利用Python分析建模在分析和建模方面，主要包括Statsmdels和Scikit-learn两个库。Statsmodels允许用户浏览数据，估计统计模型和执行统计测试。

可以为不同类型的数据和每个估算器提供广泛的描述性统计，统计测试，绘图函数和结果统计列表。Scikit-leran则是著名的机器学习库，可以迅速使用各类机器学习算法。

5、利用Python数据可视化数据可视化是数据工作中的一项重要内容，它可以辅助分析也可以展示结果。