30歲從學習Python開發(fā)轉向機器學習是否可行？我不 我不太明白你的意思。你的意思是人到中年學習prthon實現(xiàn)機器學習算法。我只從我理解的字面意思來幫你回答。如果你想用Python學習機器學習，你

30歲從學習Python開發(fā)轉向機器學習是否可行？

我不 我不太明白你的意思。你的意思是人到中年學習prthon實現(xiàn)機器學習算法。我只從我理解的字面意思來幫你回答。

如果你想用Python學習機器學習，你不用 不需要學太多。因為機器學習更多的是算法。對于大多數(shù)語言來說，算法是通用的。建議至少靈活使用list和loop，函數(shù)一定要會用。學習類會省一些東西，但說實話，它贏了 這傷不嚴重。Numpy庫主要用來處理向量數(shù)組矩陣，比較方便，可以邊用邊學。但是數(shù)學基礎是必須的，否則只是堆代碼，不明白是怎么回事。

基于以下三個原因，我們選擇Python作為實現(xiàn)機器學習算法的編程語言:(1)Python ;的語法很清楚；(2)易于操作的純文本文件；(C)應用廣泛，有大量的開發(fā)文檔?？蓤?zhí)行偽代碼Python有明確的語法結構，也叫可執(zhí)行偽代碼。默認安裝的Python開發(fā)環(huán)境附加了很多高級數(shù)據類型，比如列表、元組、字典、集合、隊列等。，這些數(shù)據類型的操作無需進一步編程即可使用。使用這些數(shù)據類型使得實現(xiàn)抽象的數(shù)學概念變得非常簡單。此外，讀者還可以使用他們熟悉的編程風格，如面向對象編程、面向過程編程或函數(shù)式編程。不熟悉Python的讀者可以參考附錄A，其中詳細介紹了Python語言、Python使用的數(shù)據類型以及安裝指南。Python語言處理和操作文本文件非常簡單，處理非數(shù)值型數(shù)據也非常容易。Python語言提供了豐富的正則表達式函數(shù)和許多訪問網頁的庫，使得從HTML中提取數(shù)據變得非常簡單和直觀。Python很受歡迎。Python語言應用廣泛，代碼示例多，方便讀者快速學習和掌握。此外，在開發(fā)實際應用時，還可以利用豐富的模塊庫來縮短開發(fā)周期。Python語言已經廣泛應用于科學和金融領域。SciPy、NumPy等很多科學函數(shù)庫都實現(xiàn)了向量和矩陣運算。這些函數(shù)庫增加了代碼的可讀性，任何學過線性代數(shù)的人都能理解代碼的實際功能。另外，SciPy和NumPy是用底層語言(C和Fortran)編寫的，提高了相關應用的計算性能。這本書將使用Python s NumPy廣泛。Python 的科學工具可以和繪圖工具Matplotlib一起工作。Matplotlib可以繪制二維和三維圖形，還可以處理科研中經常用到的圖形，所以本書也會大量使用Ma。tplotlib .Python開發(fā)環(huán)境還提供了交互式shell環(huán)境，允許用戶在開發(fā)程序時查看和檢測程序內容。Python開發(fā)環(huán)境未來會集成Pylab模塊，將NumPy、SciPy、Matplotlib合二為一的開發(fā)環(huán)境。在寫這本書的時候，Pylab還沒有被納入Python環(huán)境，但是在不久的將來我們肯定可以在Python開發(fā)環(huán)境中找到它。Python語言的特點MATLAB和Mathematica等高級編程語言也允許用戶執(zhí)行矩陣運算。MATLAB甚至有很多可以輕松構造機器學習應用的嵌入式特性，MATLAB的運算速度也很快。但是MATLAB的缺點是軟件成本太高，單個軟件許可就要幾千塊錢。雖然也有適合MATLAB的第三方插件，但是并沒有一個有影響力的大型開源項目。像Java和C這樣的強類型編程語言也有矩陣數(shù)學庫。但是，對于這些編程語言來說，最大的問題就是即使完成簡單的操作，也要寫大量的代碼。程序員需要首先定義變量的類型。對于Java，每次封裝屬性時都需要實現(xiàn)getter和setter方法。也要記住實現(xiàn)子類，即使你沒有 如果你不想使用子類，你必須實現(xiàn)子類方法。為了完成一項簡單的工作，我們必須花費大量的時間編寫大量無用而冗長的代碼。Python語言和Java、c完全不同，它清晰、簡潔、易懂。即使是非程序員也能理解程序的意思，而Java和C對于非程序員來說就像天書一樣難懂。大家在小學二年級就學會了寫字，但大多數(shù)人還要做其他更重要的工作。也許有一天，我們可以取代 "寫作與寫作與 "寫代碼 "在這句話里。雖然有些人對寫代碼感興趣，但對于大多數(shù)人來說，編程只是完成其他任務的工具。Python語言是一種高級編程語言，所以我們可以花更多的時間處理數(shù)據的內部含義，而不用花太多的精力去解決計算機如何得到數(shù)據結果的問題。Python語言讓我們很容易表達自己的目的。Python的缺點Python唯一的缺點就是性能。Python程序效率不如Java或者C代碼，但是我們可以用Python調用C編譯的代碼。這樣就可以利用C和Python兩者的優(yōu)勢，一步步開發(fā)機器學習應用。我們可以先用Python寫實驗程序，如果想進一步在產品中實現(xiàn)機器學習，轉換成C代碼并不難。如果按照模塊化的原則組織程序，我們可以先構造一個可運行的p。Ython程序，然后逐步用C代碼替換核心代碼，提高程序的性能。C Boost庫適合這個任務，其他類似Cython和PyPy的工具也可以編寫強類型Python代碼，提高一般Python程序的性能。如果程序的算法或思想有缺陷，無論程序的性能如何，都無法得到正確的結果。如果解決問題的思路有問題，單純靠提高程序運行效率和擴大用戶規(guī)模是無法解決核心問題的。從這個角度來看，Python s快速執(zhí)行系統(tǒng)更加明顯。我們可以快速檢查算法或想法是否正確，并在必要時進一步優(yōu)化代碼。