技术博客

为什么使用Python来实现机器学习代码

机器学习与预测分析正在改变企业和其他组织的运作方式。在充满挑战性的现代市场中,能够理解复杂数据中的趋势和模式是成功的关键,也是获得快速增长的关键战略之一。目前大多数用于大数据分析的机器学习系统都使用Python进行开发,或者预留了Python接口,使人不禁发问,为什么使用Python来实现机器学习代码?在笔者看来,主要基于如下几种原因:

1、Python是一种简单易学的解释性语言。

Python被誉为是“可执行的伪码”,入门简单、语法优美;任何具备基本编程经验的人,都能快速上手。任何一位有编程经验的开发人员,只需稍加训练,便可用Python快速的实现并验证自己的算法。

由于是解释性语言,非常有利于对模型参数进行调整,与需编译语言相比,Python通常可以使用少得多的时间来完成此类工作。

2、Python拥有众多成熟的开发包,不仅有scikit-learn等机器学习工具包,还拥有Numpy、Scipy、Maplotlib以及Pandas等用于科学计算的开发包,极大的方便了开发人员的使用。同时,这些开发包大多使用C/C++等语言开发,快捷高效。

3、高效的“胶水”语言。

在拥有众多开发包的情况下,可以使用第三方包来进行最底层的基本运算,通过Python调用这些封装好后的包,组合基本运算操作来完成机器学习的任务。

4、成熟的社区。

Python拥有众多成熟、友好的社区,在遇到问题和产生疑问时,可以非常迅速的获得帮助,的到所需的答案,这对机器学习算法的使用也是极为有用的。

可以预见,在今后相当长的一段时间内,Python将继续占据机器学习开发首选语言的位置。我们的的机器学习课程也将以Python为主,与大家一起探索机器学习算法的奥秘。

(文章来源:“格物课堂”微信公众号,转载请注明出处)

2022-2023 Copyright © 深圳市意行科技开发有限公司 - All Rights Reserved.
深圳市南山区学苑大道1227号 
粤ICP备17013574号