機器學習與Python，智能時代兩大基礎！
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奇酷教育 發表于：
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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