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为什么要在机器学习中使用Python?

正如Github指出的,Python是机器学习的顶级编程语言

为什么要在机器学习中使用Python?

机器学习本质上就是让PC机在没有明确编程的情况下完成任务。在这个时代,每一个做得好的框架都有一个机器学习算法。机器学习目前可能是商业界最热门的话题,各组织都在竞相将其整合到产品中,尤其是应用程序中

如所示福布斯,机器学习专利在2013年至2017年之间以34%的速度发展,而这一比例很快就会增加。此外,Python是机器学习创新工作的重要组成部分所使用的基本编程语言。在这种程度上,Python是机器学习的顶级编程语言,如github

机器学习不仅仅是在IT行业中使用的。机器学习同样在广告、银行、运输和许多不同的业务中扮演着重要的角色。这种创新是不断推进的,随后,它正在有条不紊地获得新的领域,在这些领域中它是不可或缺的一部分。

Python是用于整体编程的高级编程语言。除了作为一种开源编程语言,python还是一种非常解释、面向对象和交互式的编程语言。Python以清晰的语法加入了惊人的力量。它具有动态类、动态类、动态类等特点。有许多系统调用和库以及不同窗口框架的接口。

为什么要在机器学习中使用Python?

简单快速的数据验证

机器学习的工作就是识别数据模式。ML工程师负责利用、精炼、处理、清理、分类,并从数据中获得见解,从而创建聪明的算法。Python很简单,而线性代数或微积分的主题可能非常复杂,它们需要最大程度的努力。Python可以快速执行,这使得ML工程师能够立即批准一个想法。

不同的库和框架

Python已经非常有名了,因此它有许多不同的库和框架,可供工程师使用。这些库和框架在节省时间方面确实很有价值,这使得Python的知名度大大提高。

代码可读性

由于机器学习包括一个真实的数学结,有时非常麻烦和不明显,如果我们需要成功,代码的可读性(也在库外)是非常重要的。开发人员不应该考虑怎么写,而应该考虑写什么。

Python开发人员对编写不难读懂的代码感到兴奋。此外,这种特定的语言对适当的空间要求非常严格。Python的另一个优点是它的多范式特性,它再次赋予工程师更大的适应性,并以最简单的方式处理问题。

低进入壁垒

软件工程师的总体短缺。Python不难熟悉一种语言。因此,进入壁垒。很低。这有什么意义?更多的数据科学家可以迅速成为专家,因此,他们可以参与ML项目。Python与英语基本相同,这使得学习变得更简单。由于其简单的短语结构,您可以毫不犹豫地处理复杂的系统。

可移植、可扩展

这是Python在机器学习中如此主流的一个重要原因。由于Python的可移植性和可扩展性,许多跨语言任务可以在Python上有效地执行。有许多数据科学家喜欢利用图形处理单元(gpu)在自己的机器上训练ML模型,Python的多功能思想适合于此。

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