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为什么使用Python来实现机器学习代码
1、第一：免费！Python到目前为止一直是不收费的一种编程语言。 这对于家长来说，教孩子们学习少儿编程也是一部分可以节省的支出。
2、numpy是科学计算用的。主要是那个array，比较节约内存，而且矩阵运算方便。成为python科学计算的利器。matplotlib是用于可视化的。只先学会XY的散点图，再加一个柱状图就可以了。其它的都可以暂时不学。几句话就成了。
3、Python是免费的：像PHP、python也是一个开源的编程语言，因此是***的。开放源码许可允许不受阻碍的使用、改造和再分配代码的商业或个人。此外，它还有助于减少前期项目成本。
4、Python还拥有一系列非常优秀的库，这省了你编程中的很多时间。尤其是在人工智能和机器学习领域，这些库的价值体现得更为明显。
5、Python作为一门编程语言，对于程序员来说，想要从事AI和机器学习相关的工作，Python是再合适不过的选择。
python的机器学习是什么?
用Python来编写机器学习，因为Python下有很多机器学习的库。numpy，scipy，matplotlib，scikit-learn，分别是科学计算包，科学工具集，画图工具包，机器学习工具集。numpy ：科学运算，主要是矩阵的运算。提供数组。
机器学习：Python是机器学习领域的热门语言，很多机器学习库都使用Python编写，如scikit-learn、TensorFlow等。自动化脚本：Python可以用于编写自动化脚本，如批处理文件、自动化测试等。
PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。发展历史：PyTorch的前身是Torch，其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图，而且提供了Python接口。
机器学习的原理
1、机器学习的本质是找到一个功能函数，这个函数会根据我们的输入，返回一个结果。机器学习是人工智能的一个子集。这项技术的主要任务是指导计算机从数据中学习，然后利用经验来改善自身的性能，不需要进行明确的编程。
2、现在所有实用 AI 技术都是基于这个第一级思维。AlphaGo 下围棋，并不是它理解这步棋有什么用，它只不过知道走这步赢棋的概率会更大。 比如你开个便利店，有卖牙膏和牙线。
3、机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
4、总的来说可以认为是学习一个模型去描述数据之间的关系。最基本的假设就是通过现在拥有的数据去预测以后出现的数据（这个假设现在已经有证明了），机器学习充当的成分就是那个预测者的成分。
5、机器学习的基本原理是通过训练数据来建立数学模型，然后使用该模型对新的数据进行预测和分析。
6、原理：生成多个分类器/模型，各自独立的学习和作出预测。这些预测最后组合成组合预测，因此优于任何一个单分类的作出的预测。生存分析基础知识生存分析生存数据生存函数。
为什么人工智能用Python
1、Python作为人工智能的黄金语言，选择人工智能作为就业方向是理所当然的，而且就业前景好，薪资普遍较高，拉勾网上，人工智能工程师的招聘起薪普遍在20K-35K，当然，如果是初级工程师，起薪也已经超过了12500元/月。
2、Python作为一种高级解释型编程语言，在人工智能领域中的应用非常广泛。Python是一种易学易用的语言，具有广泛的应用库和框架，可以轻松地用于各种机器学习、自然语言处理、计算机视觉项目。
3、易学易用 Python是一种易于学习、简洁且易于阅读的编程语言。与其他编程语言相比，Python的语法更加简洁，易于理解，这使得开发人员能够更快地编写代码并进行测试。
4、并不是说人工智能必须学Python，其实也可以学习其他语言，但是相对于来讲，Python要比其他语言更有优势，Python是最适合人工智能开发的编程语言。
5、在人工智能领域，Python是机器学习和深度学习框架的首选语言，如TensorFlow和PyTorch都是用Python编写的。此外，Python在网络开发方面也表现出色。使用Django或Flask等框架，我们可以快速构建Web应用程序。
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