什么是python（在机器学习中）？
Python是一种编程语言，它是由于其庞大的功能，适用性和简单而设计的编程。由于其独立平台及其在编程社区中的普及，Python编程语言最佳适合机器学习。
机器学习是一部分人工智能（AI）旨在让机器从经验中学习并自动完成工作，而不需要在任务上编程。另一方面，人工智能（AI）是机器学习的更广泛的含义，通过语音，语言翻译，通过语音，语言翻译，通过识别来识别计算机的识别，以及制造批判性决策，使计算机能够接受人类水平。
概括
- Python是一种编程语言，可以通过创建现代软件所需的灵活性，简单性和可靠的工具来区分自身与其他编程语言。
- Python是一致的，并以简单起见，这使得最适合机器学习。
- 由于其独立平台及其在编程社区中的普及，Python编程语言最佳适合机器学习。
使用Python的优点
1.跨平台的独立性
由于它在没有需要改变的情况下在多个平台上运行的能力，开发人员更喜欢Python，与其他不同编程语言。Python在不同的平台上运行，例如Windows，Linux和MacOS，因此需要很少或没有更改。该平台与Python编程语言完全兼容，这意味着几乎没有必要解释程序的代码。
可易执行性使其易于分发软件，允许使用Python构建并运行独立的软件。该软件可以从开始编程，以使用Python作为唯一的语言完成。对于开发人员来说，它是一种加号，因为在项目完全完成之前，其他编程语言需要其他语言的互补。Python跨平台的独立性为开发人员节省了时间和资源，否则否则会产生大量资源来完成单个项目。
2.一致性和简单性
Python编程语言是一个最多的避风港软件开发人员寻找他们的工作中的简单性和一致性。Python代码简明扼要，可简化演示过程。开发人员可以轻松地编写代码并简单地将其与其他编程语言进行比较。它允许开发人员从社区中的其他开发人员接收输入，以帮助增强软件或应用程序。
Python语言的简单性使初学者可以轻松地掌握它快速掌握，而与其他编程语言相比，较少的努力。此外，经验丰富的开发人员发现很容易创建稳定和可靠的系统，他们可以将他们的努力集中在加强他们的创造力和使用机器学习解决现实问题。
3.框架和图书馆品种
图书馆和框架在准备合适的编程环境方面是至关重要的。Python Frameworks和库提供了可靠的环境，可显着降低软件开发时间。图书馆基本上包括一个预先线代码，即开发人员可以在运行复杂项目时加速编码。
Python包括一个已知的模块化机器学习库pybrain.，它提供易于使用的算法，用于用于机器学习任务。最好的和最可靠的编码解决方案需要适当的结构和测试环境，可在Python框架和库中使用。
为什么Python最适合机器学习
机器学习和AI作为一个单位仍在开发，但由于需要自动化而迅速增长。人工智能可以为常见问题创造创新解决方案，例如欺诈检测，个人助理，垃圾邮件过滤器，搜索引擎和推荐系统。
对现实世界问题的智能解决方案的需求需要进一步开发AI的需要，以便自动化对没有AI的程序繁琐的任务。Python编程语言被认为是最好的算法，以帮助自动执行此类任务，并且它提供比其他编程语言更简单和一致性。此外，有趣的Python社区的存在使开发人员容易讨论项目并贡献如何提升其代码。
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人气和一个有趣的社区
软件开发人员的世界是复杂的，即使是最好的开发人员和程序员，也是一个学习过程。因此，访问成员可以讨论和分享投入项目的乐趣社区是一个优势。Python编程语言吸引了一个庞大的开发人员社区，这使得它是机器学习和其他项目的首选编程语言，例如数据分析，回归，Web开发等。
Python开发者交流论坛积极促进整个人工智能界的增长。论坛帮助学习者快速跟踪他们使用Python的机器学习知识，因此成长了专家人口。
由于其效率和简单，今天许多大公司和企业正在转向Python。谷歌使用编程语言进行网页爬行，Spotify歌曲选择，以及电影制作的娱乐公司。
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