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郑州Python开发培训哪家好 来奇酷学院成为高薪一族
  现今,机器学习已应用于多个领域,远超出大多数人的想象,在日常生活中,已经有很多场景都会碰到机器学习:假设你想起今天是某位朋友的生日,打算通过邮局给她邮寄一张生日贺卡。
  当你打开浏览器搜索趣味卡片,搜索引擎显示了10个最相关的链接。你认为第二个链接最符合你的要求,点击了这个链接,搜索引擎将记录这次点击,并从中学习以优化下次搜索结果。然后,你检查电子邮件系统,此时垃圾邮件过滤器已经在后台自动过滤垃圾广告邮件,并将其放在垃圾箱内。接着你去商店购买这张生日卡片。结账时,收银员给了你一张1美元的优惠券,可以用于购买6罐装的啤酒。之所以你会得到这张优惠券,是因为款台收费软件基于以前的统计知识,认为买礼物的人往往也会买啤酒。然后你去邮局邮寄这张贺卡,手写识别软件识别出邮寄地址,并将贺卡发送给正确的邮车。
  上面提到的所有场景,都有机器学习软件的存在。现在很多公司使用机器学习软件改善商业决策、提高生产率、检测疾病、预测天气,等等。随着技术指数级增长,我们不仅需要使用更好的工具解析当前的数据,而且还要为将来可能产生的数据做好充分的准备。而这种大数据的处理,目前只有Python才有这样的优势。
  基于以下三个原因,我们选择Python作为实现机器学习算法的编程语言:(1) Python的语法清晰;(2) 易于操作纯文本文件;(3) 使用广泛,存在大量的开发文档。Python具有清晰的语法结构,大家也把它称作可执行伪代码。默认安装的Python开发环境已经附带了很多高级数据类型,如列表、元组、字典、集合、队列等,无需进一步编程就可以使用这些数据类型的操作。使用这些数据类型使得实现抽象的数学概念非常简单。此外,读者还可以使用自己熟悉的编程风格,如面向对象编程、面向过程编程、或者函数式编程。
  Python语言处理和操作文本文件非常简单,非常易于处理非数值型数据。Python语言提供了丰富的正则表达式函数以及很多访问Web页面的函数库,使得从HTML中提取数据变得非常简单直观。Python语言使用广泛,代码范例也很多,便于读者快速学习和掌握。此外,在开发实际应用程序时,也可以利用丰富的模块库缩短开发周期。
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