认识达内从这里开始

当你举起手机拍照的时候，早已习惯它帮你框出人脸；也自然而然点开今日头条推给你的新闻；也习惯逛淘宝点了找相似之后货比三家；亦或喜闻乐见微软的年龄识别网站结果刷爆朋友圈，这些功能的核心算法就是机器学习领域的内容。

机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单一点说，就是计算机从数据中学习出规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。

近年来互联网数据大爆炸，数据的丰富度和覆盖面远远超出人工可以观察和总结的范畴，而机器学习的算法能指引计算机在海量数据中，挖掘出有用的价值，也使得无数学习者为之着迷。接下来小编将带大家分别从机器学习的功能以及应用出发，介绍为什么选择Python语言来实现机器学习算法。

首先，从功能的角度分类，机器学习在一定量级的数据上，可以解决下列问题：

（1）分类问题

根据数据样本上抽取出的特征，判定其属于有限个类别中的哪一个。比如： 垃圾邮件识别(结果类别：1、垃圾邮件 2、正常邮件) ；文本情感褒贬分析(结果类别：1、褒 2、贬) ；图像内容识别识别(结果类别：1、喵星人 2、汪星人 3、人类 4、草泥马 5、都不是)。

（2）回归问题

根据数据样本上抽取出的特征，预测一个连续值的结果。比如： 《西虹市首富》票房 ；古城西安半年后的房价;隔壁熊孩子一天来你家几次，宠幸你多少玩具。

（3）聚类等问题

根据数据样本上抽取出的特征，让样本抱抱团(相近/相关的样本在一团内)。比如： google的新闻分类;用户群体划分。

从应用上来讲，机器学习在以下热点问题中有广泛用途：

（1）计算机视觉

典型的应用包括：人脸识别、车牌识别、扫描文字识别、图片内容识别、图片搜索等等。

（2）自然语言处理

典型的应用包括：搜索引擎智能匹配、文本内容理解、文本情绪判断，语音识别、输入法、机器翻译等等。

（3）社会网络分析

典型的应用包括：用户画像、网络关联分析、欺诈作弊发现、热点发现等等。

（4）推荐

典型的应用包括：虾米音乐的“歌曲推荐”，某宝的“猜你喜欢”等等。

了解机器学习的功能与应用后，就应该考虑用哪种语言去实现机器学习的算法了，基于以下三个原因，很多人选择Python作为实现机器学习算法的编程语言：

（1）Python的语法清晰

Python具有清晰的语法结构，也把它称作可执行伪代码（executable pseudo-code）。默认安装的Python开发环境已经附带了很多高级数据类型，如列表、元组、字典、集合、队列等，无需进一步编程就可以使用这些数据类型的操作。使用这些数据类型使得实现抽象的数学概念非常简单。此外，还可以使用自己熟悉的编程风格，如面向对象编程、面向过程编程、或者函数式编程；

（2）易于操作纯文本文件

Python语言处理和操作文本文件非常简单，非常易于处理非数值型数据。Python语言提供了丰富的正则表达式函数以及很多访问Web页面的函数库，使得从HTML中提取数据变得非常简单直观。

（3）使用广泛，存在大量的开发文档

在科学和金融领域，Python语言得到了广泛应用。SciPy和NumPy等许多科学函数库都实现了向量和矩阵操作，这些函数库增加了代码的可读性，学过线性代数的人都可以看懂代码的实际功能。另外，科学函数库SciPy和NumPy使用底层语言（C和Fortran）编写，提高了相关应用程序的计算性能。

Python的科学工具可以与绘图工具Matplotlib协同工作。Matplotlib可以绘制2D、3D图形，也可以处理科学研究中经常使用到的图形。

Python开发环境还提供了交互式shell环境，允许用户开发程序时查看和检测程序内容。

当然，在学习的过程当中，建议大家尽量去提升自己的自主学习能力，能够跟据自己的情况，找到最合适的学习资料和最快学习成长路径，保持兴趣、保持耐心、保持效率、快速成长！