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为什么人工智能要用Python?
近几年来,Python可谓大出风头,语法简洁、功能强大、胶水语言是人们对Python的普遍认知。学习Python就业机会多、薪资待遇好,是人们不断加入Python开发行列的动力。很多人疑惑为什么Python能够成为人工智能和机器学习的最佳编程语言?接下来就给大家分析下。
代码少。Python减少了执行函数时通常使用的代码数量,它着重于简化代码并使其易于阅读。除此之外,还有许多基于AI和ML的复杂算法,Python与AI的结合将大大减少开发人员必须处理的代码数量。
2、灵活性高。开发的任何应用程序都应该兼容多个操作系统,而只要稍加调整,Python就可以使相同的代码在各个操作系统上都能工作。这节省了开发人员为每个操作系统单独创建复杂代码的大量时间,也节省了大量的测试和调试时间。此外,在使用Python时,你还可以连接不同的数据结构,从而使其易于用于所有需求。
3、丰富而强大的库。拥有众多的软件库选择是Python成为人工智能最受欢迎的编程语言的主要原因之一。软件库由 PyPi等不同源发布的模块或模块组组成,其中包括预先编写的代码片段,允许用户访问某些功能或执行不同操作。机器学习需要连续地进行数据处理,Python库允许访问、处理和转换数据。比如Scikit-learn、Pandas、Matplotlib、Keras等都是机器学习和人工智能领域使用最为广泛的软件库。
入行门槛低。Python在解决问题方面也提供了更大的灵活性,这对于初学者和经验丰富的开发人员来说都很有用。在机器学习和人工智能领域工作意味着需要方便有效地处理大量数据,较低的准入门槛可让更多的数据科学家快速掌握Python,进行人工智能开发,而且学习此语言无需花费过多精力。
如果你想从事人工智能或机器学习方向的工作,就一定要学好Python。
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书名:Python机器学习
作者:[美] Michael Bowles
译者:沙嬴
豆瓣评分:6.4
出版社:人民邮电出版社
出版年份:2016-12
页数:320
内容简介:
在学习和研究机器学习的时候,面临令人眼花缭乱的算法,机器学习新手往往会不知
所措。本书从算法和Python 语言实现的角度,帮助读者认识机器学习。
书专注于两类核心的“算法族”,即惩罚线性回归和集成方法,并通过代码实例来
展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为7 章,详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。
本书主要针对想提高机器学习技能的Python 开发人员,帮助他们解决某一特定的项
目或是提升相关的技能。
作者简介:
Michael Bowles 在硅谷黑客道场教授机器学习,提供机器学习项目咨询,同时参与了多家创业公司,涉及的领域包括生物信息学、金融高频交易等。他在麻省理工学院获得助理教授教职后,创建并运营了两家硅谷创业公司,这两家公司都已成功上市。他在黑客道场的课程往往听者云集并且好评颇多。
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第一阶段Python基础与Linux数据库。这是Python的入门阶段,也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。需要掌握【Python】基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模块、函数、异常处理、MySQL使用、协程等知识点。
第二阶段WEB全栈。这一部分主要学习Web前端相关技术,需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web开发基础、VUE、FlaskViews、Flask模板、数据库操作、Flask配置等知识。
第三阶段数据分析+人工智能。这部分主要是学习爬虫相关的知识点,需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。感兴趣的话点击此处,免费学习一下
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