首页>>技术前沿>>网站/软件行业动态人工智能又战略级霸屏，从两会工作报告到南京大学成立国内首个“人工智能学院”，已经没有什么
可以阻挡人工智能的飞速发展了。机器学习作为人工智能一个不可缺少的研究课题，其重要性也是不
言而喻。不管你之前有没有关注过，机器学习也早已覆盖了你的生活。从自动推荐看什么电影、点什
么食物、买什么商品，到个性化的在线电台和从照片中识别好友等等，这些服务的核心都是机器学习
算法。
一、什么是机器学习
机器学习是实现人工智能的一种途径，它从数据中提取知识，在近30多年已发展为一门多领域交叉学
科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科；机器学习理论主要是设计
和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法；机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并
利用规律对未知数据进行预测的算法。
二、选择Python入坑机器学习
Python 既有通用编程语言的强大功能，也有特定领域脚本语言（比如MATLAB 或R）的易用性。它有用
于数据加载、可视化、统计、自然语言处理、图像处理等各种功能的库。这个大型工具箱为数据科学
家提供了大量的通用功能和专用功能。
使用Python 的主要优点之一，就是利用终端或其他类似Jupyter Notebook 的工具能够直接与代码进
行交互；机器学习和数据分析本质上都是迭代过程，由数据驱动分析。这些过程必须要有快速迭代和
易于交互的工具。作为通用编程语言，Python 还可以用来创建复杂的图形用户界面（graphical user
interface，GUI）和Web 服务，也可以集成到现有系统中。
三、机器学习必要的库和工具
1. scikit-learn
scikit-learn 是一个开源项目，可以免费使用和分发，任何人都可以轻松获取其源代码来查看其背后
的原理。scikit-learn 项目正在不断地开发和改进中，它的用户社区非常活跃。它包含许多目前最先
进的机器学习算法，每个算法都有详细的文档。是一个非常流行的工具，也是最有名的Python 机器学
习库。它广泛应用于工业界和学术界，网上有大量的教程和代码片段。scikit-learn也可以与其他大
量Python 科学计算工具一起使用。
2. Jupyter Notebook
Jupyter Notebook 是可以在浏览器中运行代码的交互环境。这个工具在探索性数据分析方面非常有用
，在数据科学家中广为使用。它支持多种编程语言。用Jupyter Notebook 整合代码、文本和图像非常
方便。
3. NumPy
NumPy 是Python 科学计算的基础包之一。它的功能包括多维数组、高级数学函数（比如线性代数运算
和傅里叶变换），以及伪随机数生成器。在 scikit-learn 中，NumPy 数组是基本数据结构。
scikit-learn 接受 NumPy 数组格式的数据。你用到的所有数据都必须转换成 NumPy 数组。NumPy 的
核心功能是 ndarray 类，即多维（n 维）数组。数组的所有元素必须是同一类型。
4. SciPy
SciPy 是 Python 中用于科学计算的函数集合。它具有线性代数高级程序、数学函数优化、信号处理
、特殊数学函数和统计分布等多项功能。scikit-learn 利用 SciPy 中的函数集合来实现算法。
5. matplotlib
matplotlib 是 Python 主要的科学绘图库，其功能为生成可发布的可视化内容，如折线图、直方图、
散点图等。
6. pandas
pandas 是用于处理和分析数据的 Python 库。它基于一种叫作 DataFrame 的数据结构，这种数据结
构模仿了R 语言中的DataFrame。简单来说，一个pandas DataFrame 是一张表格，类似于 Excel 表格
。pandas 中包含大量用于修改表格和操作表格的方法，尤其是可以像 SQL 一样对表格进行查询和连
接。
【全文完】
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