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《机器学习系统设计:Python语言实现》一2.1 Python与机器学习

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.本节书摘来自华章出版社《机器学习系统设计:Python语言实现》一书中的第2章,第2.1节,作者 [美] 戴维·朱利安(David Julian),更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看

2.1 Python与机器学习

Python是有多种用途的通用编程语言。它是解释性语言,可以通过控制台交互运行。它与C++或Java不同,不需要编译器,因此开发时间会更短。它可以免费下载,并支持多种不同的操作系统,包括UNIX、Windows和Macintosh。它在科学和数学应用领域特别流行。Python与C++和Java相比,相对容易学习,实现相似任务的代码量更少。
Python不是机器学习的唯一平台,但绝对是最常用的。R是它的一个主要替代品。和Python一样,R也是开源的,虽然流行于机器学习,但缺乏像Python那样的大型开发社区。R是机器学习和统计分析的专用工具。Python是通用的和广泛使用的编程语言,在机器学习应用领域拥有优秀的库。
另一个替代品是Matlab。与R和Python不同,Matlab是商业产品。正如预期那样,它具有精良的用户界面和详尽的文档。但是和R一样,它缺乏Python的通用性。Python是一种极为有用的语言,与其他平台相比,学习Python的回报更大。Python在网络、Web开发和单片机等编程方面都具有优秀的库。这些应用能够补充或加强我们在机器学习方面的工作,而无须痛苦地学习和记忆不同语言的细节,忍受整合它们的笨拙复杂。

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