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机器学习怎么不断的优化算法的预测性能

admin SEO算法 2019年12月14日

  基于以下三个原因,我们选择Python作为实现机器学习算法的编程语言:(1) Python的语法清晰;(2) 易于操作纯文本文件;(3) 使用广泛,存在大量的开发文档。

  Python具有清晰的语法结构,大家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,读者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。不熟悉Python的读者可以参阅附录A,该附录详细介绍了Python语言、Python使用的数据类型以及安装指南。

  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,新宝7登录使得从HTML中提取数据变得非常简单直观。

  Python语言使用广泛,代码范例也很多,便于读者快速学习和掌握。此外,在开发实际应用程序时,也可以利用丰富的模块库缩短开发周期。

  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。本书将大量使用Python的NumPy。

  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,所以本书也将大量使用Matplotlib。

  Python开发环境还提供了交互式shell环境,新宝7恩佐登录允许用户开发程序时查看和检测程序内容。

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