为什么Python是最适合机器学习的编程语言?

2021年5月16日17:10:42 发表评论 437 次浏览

机器学习是现代最热门的趋势。根据福布斯, 机器学习专利以34%率在2013年至2017年之间, 并且将来只会增加。和python是用于许多研究和开发的主要编程语言机器学习。如此之多, 以至于Python是机器学习的顶级编程语言, Github。但是, 尽管很明显Python是最流行的, 但本文着重讨论了以下最重要的问题:"为什么Python是最适合机器学习的编程语言?"

为什么使用Python for ML

为什么Python最适合机器学习的原因?

Python是目前机器学习研究和开发中最受欢迎的编程语言。但是, 你不必信守我的诺言!根据Google趋势, 对于R等其他ML语言, 对Python for Machine Learning的兴趣达到了前所未有的高度。Java, 斯卡拉, 朱莉娅(Julia)等远远落后。

因此, 既然我们已经确定Python是迄今为止机器学习最流行的编程语言, 为什么仍然存在。现在, 让我们了解为什么Python如此受欢迎, 以及为什么它最适合ML。其中一些原因如下:

1. Python易于使用

没有人喜欢过于复杂的事物, 因此易于使用Python是Python在机器学习中如此受欢迎的主要原因之一。它是简单带着易于阅读的语法这使得它深受经验丰富的开发人员和实验学生的喜爱。 Python的简单性意味着开发人员可以专注于实际解决机器学习问题, 而不必花费所有时间(和精力!)来理解该语言的技术细微差别。

除此之外, Python还是效率极高。它允许开发人员使用更少的代码行完成更多的工作。 Python代码也很容易为人类所理解, 这使其成为制作机器学习模型的理想选择。拥有所有这些优点, 不爱什么?!

2. Python有多个库和框架

Python已经非常流行, 因此, 它具有数百种可供开发人员使用的不同库和框架。这些库和框架在节省时间方面确实很有用, 从而使Python变得更加流行(这是一个有益的周期!!!)。

有很多Python库对于人工智能和机器学习特别有用。其中一些如下:

  • 凯拉斯是一个开放源代码库, 特别关注深度神经网络的实验。
  • TensorFlow是一个免费软件库, 可用于许多机器学习应用程序, 例如神经网络。 (它们似乎很受欢迎!)
  • Scikit学习是用于机器学习的免费软件库, 与此相关的各种分类, 回归和聚类算法。此外, Scikit学习可与NumPy和SciPy结合使用。

3. Python具有社区和公司的支持

自1990年以来, Python诞生了, 这是创建一个支持社区。由于这种支持, Python学习者可以轻松地提高他们的机器学习知识, 这只会导致越来越受欢迎。不仅如此!在线上有许多资源可以在Python中推广ML, 包括:极客机器学习教程到YouTube教程, 对学习者有很大帮助。

也, 企业支持是ML Python成功的重要组成部分。 Google, Facebook, Instagram, Netflix, Quora等许多顶级公司都在其产品中使用Python。实际上, Google独自负责创建许多用于机器学习的Python库, 例如Keras, TensorFlow等。

4. Python是可移植且可扩展的

这是Python在机器学习中如此受欢迎的重要原因。由于Python具有许多跨语言操作, 因此可以轻松地执行可移植和可扩展的性质。有许多数据科学家更喜欢使用图形处理单元(GPU)在自己的机器上训练ML模型, Python的可移植性非常适合于此。

此外, 许多不同的平台都支持Python, 例如Windows, Macintosh, Linux, Solaris等。此外, Python还可以与Java, .NET组件或C/C ++库由于其可扩展的性质。

首先, 你的面试准备可通过以下方式增强你的数据结构概念:Python DS课程。


木子山

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