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為什么Python是機器學習的首選?人工智能和機器學習顯然是未來的趨勢。今天,幾乎每家公司都有一個基于機器學習的程序來幫助其運作。我們都希望有更智能的推薦,更好的個性化,當然還有更好的搜索功能。我們今天使用的設備和應用程序可以聽到、看到并做出反應;這就是機器學習和人工智能所賦予我們的,它增強了我們的體驗,并在許多領域帶來了價值。HighMark為大家帶來美國編程課程輔導。
但是,為了確保有效實施機器學習的愿望,公司必須使用一種靈活、穩定并擁有所有必要工具的編程語言。Python是機器學習中最受歡迎的語言,原因是它提供了所有這些。從應用程序的開發到實施和維護,Python使程序員能夠提高工作效率,并對他們正在創建的軟件充滿信心。要了解更多關于Python作為一種編程語言和它的特點,請與我們的Python作業幫助專家聯系。
在開發基于機器學習的項目中,有許多因素促成了Python的全面普及。我們的Python作業幫助專家在下面討論了其中一些因素:
1. 簡單性和一致性: Python代碼簡單明了,易于閱讀,這使程序員能夠創建可靠的系統。軟件開發人員可以花更多的時間解決機器學習問題,而不是專注于技術術語和語言的細微差別。此外,Python代碼很容易被人類理解,這使得開發人員為機器學習創建模型相當容易。另外,由于Python是一種通用的編程語言,程序員可以執行一系列復雜的機器學習任務,并快速建立原型,以測試他們的產品用于機器學習。
2. 一系列的庫和框架: 創建機器學習和人工智能算法可能是一項艱巨的任務,往往需要大量的時間。程序員需要有一個經過測試的、結構良好的環境,以便他們能夠開發出最合適的編碼方案。為了盡量減少機器學習項目的開發時間,開發人員利用各種Python庫和框架。Python為機器學習和人工智能提供的一些庫包括:
- 用于機器學習的Skit-learn、TensorFlow和Keran
- 用于高級數據分析和科學計算的NumPy
- 用于高性能計算的SciPy
- 用于數據可視化的Seaboard
- 用于通用數據分析的Pandas
關于如何使用Python庫和框架來減少基于機器學習的應用程序的開發時間的更多信息,請與我們的Python家庭作業幫助專家聯系。
3. 平臺獨立性: 一種編程語言,如果允許開發者在一臺機器上創建代碼,并在不同的機器上執行,而不需要改變它,就被稱為平臺獨立。使Python在機器學習中如此受歡迎的一個方面是,它不依賴于平臺。Python可以在許多平臺上運行,包括Windows、macOS和Linux。它的代碼可以用來為幾乎所有的操作系統開發獨立的可執行應用程序。這意味著,使用Python開發的程序可以在另一個操作系統上傳輸和使用,而不需要Python解釋器。這是機器學習中的一個關鍵因素,這就是為什么Python是人工智能領域最受歡迎的編程語言。要想讓專業人士進一步闡述這一主題,請與我們的Python作業幫助專家合作。
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閱讀原文:http://www.brains-tank.com/news/13069_60.html
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