python人工智能是做什么的,python实现人工智能

　　Python的人工智能方法：1。掌握Python编程语言基础知识；2.了解基础数学和统计学、机器学习的基础知识；3.使用Python科学计算函数库和套件；4.使用【scikit-learn】学习Python机器学习应用。

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　　python用于人工智能的方法：

　　为什么选择Python？

　　Python和R是数据科学和机器学习领域最重要的两种编程语言。Python简单易学，应用广泛(不限于数据分析)，学习曲线平缓。它适合作为第一种介绍性编程语言。可以通过pandas、SciPy/NumPy、sckikit-learn、matplotlib和statsmodels进行数据分析，适用于需要与网络应用集成的工程任务和项目。至于R，作为统计学家开发的编程语言，擅长统计分析和图表绘制，经常用于学术研究。建议掌握到一定程度。一般来说，Python和R不是互斥的，而是互补的。很多数据工程师和科学家经常在Python和R之间切换，R用于少量的模型验证、统计分析和图表绘制。当他们想写算法、数据库和网络服务交互时，他们被转移到Python。为了降低学习成本。

　　除此之外，Python本身就是一种通用语言，除了数据科学之外，还可以广泛应用于网络开发、网站建设、游戏开发、网络爬虫等领域。当你需要集成系统产品和服务时，你可以作为一站式开发语言。更重要的是，Python还可以作为胶水语言，以更好的性能轻松与C/C等语言集成。简而言之，Python是一种简单易学但功能强大的编程语言，值得投资，所以这里先用Python来介绍一下。

　　如果对比Python和R，下面有两篇文章可以参考数据科学界：R与Python Peak，数据分析3360R和Python哪个更好？

　　如何开始入门机器学习？

　　事实上，数据科学是一门交叉学科。在学习如何使用Python进行机器学习的过程中，通常要掌握以下知识：

　　机器学习算法

　　Python编程语言和数据分析函数库

　　线性代数/统计和其他相关学科

　　领域知识。

　　为了掌握以上三个领域的知识(先把重点放在机器学习的核心技术上，暂时忽略数据科学领域知识的掌握)，具体可以有以下步骤供参考：

　　1. 掌握基础Python 程序语言知识

　　在线学习资源：

　　o代码学院

　　O DataCamp(也可以学习R)

　　o在Y分钟内学会X(X=Python)

　　o通过艰苦的方式学习Python

　　2. 了解基础数学/统计学和机器学习基础知识

　　可汗学院线性代数

　　o介绍交付统计数据

　　推断统计学导论

　　o吴恩达机器学习课程

　　吴恩达机器学习笔记

　　卡内基梅隆大学机器学习

　　o机器学习基础(机器学习的基石)

　　3. 知道如何使用Python 科学计算函式库和套件

　　建议安装Anaconda，它支持跨平台版本的Python。默认情况下，会安装数据分析和科学计算包。它自带spyder编辑器和jupytern Notebook(Ipython Notebook)，可以提供一个web接口，允许用户通过浏览器开发和维护Julia、python或R程序。

　　O numpy:科学分析，科学结构笔记教学文档

　　熊猫：数据分析

　　O matplotlib:我会画画。

　　O scikit-learn:一个机器学习工具

　　4. 使用scikit-learn 学习Python 机器学习应用

　　O MachineLearning: Python机器学习：使用Python

　　5. 运用Python 实作机器学习算法

　　感知器

　　o决策树

　　o线性回归

　　O k均值聚类

　　6. 实作进阶机器学习算法

　　哦，SVM

　　哦，KNN

　　随机森林

　　o减少尺寸

　　o验证模型

　　7. 了解深度学习（DeepLearning）在Python 的实作和应用

　　NTU应用深度学习

　　o斯坦福深度学习

　　o深度学习的自学资料推荐

　　o深度学习：整理中文学习资源

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