机器学习面试用Python写算法的简单介绍

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1、比较排序：通过对数组中的元素进行比较来实现排序。非比较排序：不通过比较来决定元素间的相对次序。算法复杂度冒泡排序比较简单，几乎所有语言算法都会涉及的冒泡算法。

2、每张图都会附带详细解说链接，有需要的同学可以点击详细了解学习。

（图片来源网络，侵删）

3、第四种：快速排序快速排序使用分治法策略来把一个序列分为较小和较大的2个子序列，然后递归地排序两个子序列。

1、Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，Gradient Boosting，聚类算法和DBSCAN。

2、人工智能十大算法——随机森林计算方法随机森林是一种有监督学习计算方法，基于决策树为学习器的集成学习计算方法。

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3、学习向量量化算法（简称 LVQ）学习向量量化也是机器学习其中的一个算法。可能大家不知道的是，K近邻算法的一个缺点是我们需要遍历整个训练数据集。

4、Python是最广泛使用的人工智能语言人工智能技术在当今世界中得到了广泛的应用，从机器学习到处理等方面都需要用到一种高级语言来实现。在这些语言中，Python是最广泛使用的语言。

5、系统的学习人工智能这里的人工智能主要指机器学习，因为目前人工智能主要是通过机器学习的方式来实现的。

（图片来源网络，侵删）

调试更方便，Spyder在其他文件里面设置断点，竟然无法停下来，必须得在主程序里面设置一个断点，然后“Step into”，如果嵌套比较深的话，这种方法特别麻烦。 Pycharm就没有这个问题。

在进行多方尝试后，我最后的选择是Anaconda + Pycharm，用anaconda集成的ipython做工作台，做一些分析和小段程序调试的工作，用Pycharm写相应脚本和程序包的开发。这两个工具都是跨平台的，也都有免费版本。

Numpy库是Python开源的数值计算扩展工具，提供了Python对多维数组的支持，能够支持高级的维度数组与矩阵运算。此外，针对数组运算也提供了大量的数学函数库，Numpy是大部分Python科学计算的基础，具有很多功能。

Scikit-learn Scikit-learn是数据科学最常使用的Python工具之一。这是一款为机器学习和数据科学而设计的Python工具。该工具主要用于处理分类、回归、聚类、模型选择以及预处理等任务。

Python Tutor是一个免费教育工具，可帮助学生攻克编程学习中的基础障碍，理解每一行源代码在程序执行时在[_a***_]中的过程。通过这个工具，教师或学生可以直接在web 浏览器中编写Python代码，并逐步可视化地运行程序。

Matplotlib可以配合ipython shell使用，提供不亚于Matlab的绘图体验，总之用过了都说好。

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