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机器学习中使用Python的原因？

大学仕 2021-01-26 09:23

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机器学习本质上是使PC无需明确编程就可以执行任务。在当今时代，做得好的每个框架的核心都是机器学习算法。机器学习目前可能是企业中最炙手可热的话题，并且组织一直在争相将其整合到其产品中，尤其是应用程序。

正如《福布斯》（Forbes）指出的那样，机器学习专利在2013年至2017年之间以34％的速度增长，而此后不久它将增加。此外，Python是用于机器学习创新工作的重要部分的基本编程语言。在某种程度上，如Github所言，Python是机器学习的顶级编程语言。

机器学习不仅仅用于IT业务。机器学习同样在广告，银行，运输和众多不同的业务中起着重要的作用。这项创新不断进步，随后，它有条不紊地获得了新的领域，而在这一领域中，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。python除了是一种开放源代码编程语言外，它还是一种非凡的解释性，面向对象的交互式编程语言。Python通过清晰的语法加入了令人惊讶的功能。它具有模块，类，特殊情况，重要级别的动态数据类型和动态组成。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？

轻松快速的数据验证

机器学习的工作是识别数据模式。机器学习工程师负责利用，精炼，处理，清理，整理和从数据中得出见解，以创建聪明的算法。Python很简单，而线性代数或微积分的主题却是如此令人困惑，它们需要付出最大的努力。Python可以快速执行，这使机器学习工程师可以立即批准一个想法。

不同的库和框架

Python已经是众所周知的，因此，它具有许多可以供工程师使用的库和框架。这些库和框架在节省时间方面确实有价值，这使Python更加知名。

代码可读性

由于机器学习包含着真实的数学结，因此有时会很麻烦且不那么明显，因此如果我们需要成功，则代码（以及外部库）的可读性就很重要。开发人员应该考虑所有事情，而不是如何写，而要写什么。

Python开发人员对制作不难阅读的代码感到兴奋。而且，这种特定语言对适当的空间非常严格。Python的另一个优点是其多范式性质，这再次使工程师能够更灵活地使用最简单的方法来解决问题。

低进入障碍

软件工程师的整体短缺。Python并不难熟悉一种语言。因此，进入壁垒。低。这有什么意义？越来越多的数据科学家可以迅速成为专家，因此他们可以参与机器学习项目。Python从根本上与英语相同，这使学习变得更简单。由于其简单的短语结构，因此您可以毫不犹豫地使用复杂的系统。

便携式和可扩展

这是Python在机器学习中如此主流的重要原因。由于Python具有可移植性和可扩展性，因此可以在Python上有效地执行许多跨语言任务。有许多数据科学家都喜欢利用图形处理单元（GPU）在自己的机器上训练机器学习模型，而Python的多用途想法就适合于此。

来源：贤集网

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