機器學習與Python,智能時代兩大基礎!
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現今,機器學習已應用于多個領域,遠超出大多數人的想象,在日常生活中,已經有很多場景都會碰到機器學習:假設你想起今天是某位朋友的
現今,機器學習已應用于多個領域,遠超出大多數人的想象,在日常生活中,已經有很多場景都會碰到機器學習:假設你想起今天是某位朋友的生日,打算通過郵局給她郵寄一張生日賀卡。你打開瀏覽器搜索趣味卡片,搜索引擎顯示了10個最相關的鏈接。你認為第二個鏈接最符合你的要求,點擊了這個鏈接,搜索引擎將記錄這次點擊,并從中學習以優化下次搜索結果。然后,你檢查電子郵件系統,此時垃圾郵件過濾器已經在后臺自動過濾垃圾廣告郵件,并將其放在垃圾箱內。接著你去商店購買這張生日卡片。結賬時,收銀員給了你一張1美元的優惠券,可以用于購買6罐裝的啤酒。之所以你會得到這張優惠券,是因為款臺收費軟件基于以前的統計知識,認為買禮物的人往往也會買啤酒。然后你去郵局郵寄這張賀卡,手寫識別軟件識別出郵寄地址,并將賀卡發送給正確的郵車。
上面提到的所有場景,都有機器學習軟件的存在。現在很多公司使用機器學習軟件改善商業決策、提高生產率、檢測疾病、預測天氣,等等。隨著技術指數級增長,我們不僅需要使用更好的工具解析當前的數據,而且還要為將來可能產生的數據做好充分的準備。而這種大數據的處理,目前只有Python才有這樣的優勢。
基于以下三個原因,我們選擇Python作為實現機器學習算法的編程語言:(1) Python的語法清晰;(2) 易于操作純文本文件;(3) 使用廣泛,存在大量的開發文檔。Python具有清晰的語法結構,大家也把它稱作可執行偽代碼。默認安裝的Python開發環境已經附帶了很多高級數據類型,如列表、元組、字典、集合、隊列等,無需進一步編程就可以使用這些數據類型的操作。使用這些數據類型使得實現抽象的數學概念非常簡單。此外,讀者還可以使用自己熟悉的編程風格,如面向對象編程、面向過程編程、或者函數式編程。
Python語言處理和操作文本文件非常簡單,非常易于處理非數值型數據。Python語言提供了豐富的正則表達式函數以及很多訪問Web頁面的函數庫,使得從HTML中提取數據變得非常簡單直觀。Python語言使用廣泛,代碼范例也很多,便于讀者快速學習和掌握。此外,在開發實際應用程序時,也可以利用豐富的模塊庫縮短開發周期。

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