《Python3智能数据分析快速入门》—1.1.4 Python机器学习优势

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华章计算机 发表于 2019/07/19 15:10:40 2019/07/19
【摘要】 本节书摘来自华章计算机《Python3智能数据分析快速入门》一书中的第1章,第1.1.4节,作者是李明江 张良均 周东平 张尚佳 。 

1.1.4 Python机器学习优势

Python是机器学习领域最优秀的编程语言之一,与同样支持机器学习且自带机器学习应用的MATLAB不同的是,由于Python是开源项目,所以几乎所有必要的组件都是完全免费的。当前机器学习领域的主流编程语言为Python、R、MATLAB、Java和C/C++,如表1-7所示。

表1-7 主流机器学习编程语言

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相比起Java与C/C++,Python代码非常容易阅读和学习,使得大多数从事机器学习和人工智能的研究(工作)人员能以最方便的方式来实现自己的想法。Python具有严格且一致的语法风格,这使得每个Python使用者都可以更好地理解其他人的Python代码,而其他语言的语法有可能会导致混淆和不一致的编程范例。

Python作为一门理想的集成语言,将各种技术绑定在一起,除了为用户提供更方便的功能之外,还是一个理想的粘合平台,在开发人员与外部库的低层次集成人员之间搭建连接,以便用C/C++实现更高效的算法。

对于研究人员者而言,使用Python编程可以快速迁移代码并进行改动,而无须花费过多的精力在修改代码与代码规范上。开发者在Python中封装了很多优秀的依赖库,其中NumPy和SciPy库提供了目前解决机器学习问题所需的标准配置。

Python目前集成了大量的机器学习框架,其中常用机器学习库如表1-8所示。

表1-8 常用机器学习库

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深度学习作为机器学习的分支,绽放了耀眼的光芒。由于Python的易用性与可扩展性,众多深度学习框架提供了Python接口,其中较为流行的深度学习库如表1-9所示。

表1-9 流行深度学习库

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