内容简介
Python 是人工智能(机器学习)的首选编程语言,它拥有众多模块,能完成人工智能开发的所有环节,没有任何一种语言使用起来如此顺手。
Python 人工智能的学习路线如下所示:
1) 爬虫
要学用 Python 如何爬取数据,要做数据分析、数据建模,起码要有数据,这些数据来源有多种渠道,但是很多都来自网络,这就是爬虫。
网络爬虫又被称为网页蜘蛛、网络机器人,是一种按照一定的规则自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。
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常见的 Python 爬虫库包括 requests、scrapy、selenium、beautifulSoup,这些库都是写网络爬虫需要使用到的库,掌握这些库的使用,就能完成收集数据任务。
2) 数据处理和分析
有了数据就需要进行数据处理和分析了。
常见的 Python 数据处理库有 numpy、scipy、pandas、matplotlib,这些库可以进行矩阵计算、科学计算、数据处理、绘图展现等操作,有了这些库,就可以开始把数据处理成需要的格式。
3) 训练模型
把数据处理成符合训练使用的格式后,就需要利用这些数据训练生成模型。
常见的 Python 建模库有 nltk、keras、sklearn,这些库主要是用于自然语言处理、深度学习和机器学习。最终,人工智能的预测模型经过数据训练被构建出来。
“人生苦短,我用Python”,之所以这么说是因为 Python 在实现各个功能的时候要远比其他语言简练得多。
在真实的工作中,我们需要做的事情是把大量的精力集中在数据上,如数据的分析和理解上,而不是花费过多的精力去写代码,Python 不光是提供了机器学习所需要的一切工具库,还能让你专注在数据处理和分析上,通过上面 Python 库的引用,简练的三步即可完成机器学习项目。
日常分享都是一些纯干货,是我学习很多教程筛选出来合适新手快速入门学Python,掌握一门技能让自己变得更好吧!想学的可以+关注后台call“学习”或评论“Python”无偿分享给你们 但一定要记得粉小可爱我哦!
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