《Python大规模机器学习》 —1.2Python用于大规模机器学习

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华章计算机 发表于 2020/02/14 17:54:57 2020/02/14
【摘要】 本节书摘来自华章计算机《Python大规模机器学习》 一书中第1章,第1.2.1节,作者是[荷]巴斯蒂安·贾丁(Bastiaan Sjardin)[意]卢卡·马萨罗(Luca Massaron)[意]阿尔贝托·博斯凯蒂(Alberto Boschetti),王贵财 刘春明 译。

1.2Python用于大规模机器学习

考虑到Python有许多有用的机器学习软件包,以及它是一种在数据科学家中颇受欢迎的编程语言,本书将Python作为所有代码示例的首选语言。

本书中,我们将在必要时提供进一步安装任何必需库或工具的说明。下面我们将开始安装基础程序,即Python语言和用于计算及机器学习的最常用包。

1.2.1选择Python 2还是Python 3

在开始之前,知道Python有两个主要分支很重要:版本2和版本3。由于许多核心功能已经改变,为一个版本构建的脚本有时与另一个版本不兼容(如果不引发错误和警告,它们将无法正常工作)。虽然第三个版本为最新版本,但老版本仍然是科学领域使用最多的版本,也是许多操作系统的默认版本(主要用于升级兼容)。2008年发布版本3时,大多数科学软件包还未准备好,因此科学界仍然使用老版本。幸运的是,从那以后,几乎所有软件包都已更新,只留下为数不多的几个还不能被Python 3兼容(关于兼容性概述,请参见http://py3readiness.org)。

尽管Python 3受欢迎程度越来越高(我们不应该忘记,它是Python的未来),但Python 2仍在数据科学家和数据分析人员中广泛使用。而且很长一段时间以来,Python 2一直是默认的Python安装版本(例如,在Ubuntu上),所以它最有可能是大多数读者已经准备好的版本。鉴于上述原因,本书采用Python 2。这不是本书对旧技术的热爱,而是一个实用的选择,以便让更多的读者使用Python进行大规模机器学习:

 Python 2代码适合现有的数据专家读者

 Python 3用户会发现书中的脚本转换后很容易在他们最喜欢的Python版本下工作,因为我们编写的代码很容易转换,我们将提供所有脚本和笔记的Python3版本,这些资料可从Packt网站上免费下载。

如果需要深入了解Python 2与Python 3之间的差异,建议阅读这个关于编写Python2-3兼容代码的网页:

http://python-furture.org/compatible_idioms.html

从Python-furture可学会如何将Python 2代码转换为Python 3:

http://python-furture.org/automatic_conversion.html


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