学习机器学习是否需要学习Python

Python是一种非常强大的编程语言，广泛应用于各个领域。Python被认为是目前开发人员中最流行的编程语言，其受欢迎程度不断上升的原因是它的高效性和简洁性。在当今现代数字时代，数据是一切，而对这些数据的管理是全球科技巨头面临的最大挑战。

当创建一个机器以依据过去经验进行思考和学习时，数据复杂性不可避免。因此，明智之举是使用一种可以降低代码复杂性的编程语言。

在处理复杂数据方面，Python是我们最好的工具。在本文中，我们将讨论Python在机器学习领域的重要性以及系统中提供的各种替代方案。在深入讨论该主题之前，让我们快速浏览一下本文的概述。本文分为两个部分−

理解机器学习

机器学习是通过模型来产生具备学习能力的下一代机器的艺术。开发人员使用数学方程和工具创建模型，然后对其进行训练。

训练的过程涉及特征工程。特征工程是使用不同类型的输入和输出数据向模型提供数据的技术，基于这些数据，返回一个算法或程序。机器学习是人工智能的一个子领域。人工智能专注于创建具备与人类类似思维能力的机器。

整个机制是基于预测分析原理的。假设我们有一个谜题问题，我们想用机器学习的帮助来解决这个问题。我们将向机器输入该谜题的所有可能的输入和输出结果，然后要求机器进行预测。在早期阶段，机器将针对更广泛的结果进行目标设定，但随着越来越多的数据被呈现和上传，准确性将提高。

Python的作用

Python为细致入微的编程提供了便利。当我们处理复杂工具时，需要一种可以支持环境并减少代码行数和复杂性的语言。Python是这类任务的最佳语言，因为它具有简短的单行代码。它还增加了程序的可读性。

Python在机器学习领域用于构建模型和算法。它提供了许多基于人工智能、深度学习和机器学习的内置库，例如：“spaCy”、“scipy”、“pyDatalog”、“NumPy”等。

由于与英语语言的简单和神秘相似性，它被专业人士和渴望成为开发人员的初学者所青睐。这是它拥有庞大社区基础的原因。

Python支持集成环境，允许组合两种编程语言，如：Java和Python，Python和C++等。我们可以创建输入数据列表，然后传递适当回应的列表。同样，我们可以创建一个相互关联数据的字典，并使用键和值来触发回应。