《机器学习系统设计：Python语言实现》一2.1 Python与机器学习

.本节书摘来自华章出版社《机器学习系统设计：python语言实现》一书中的第2章，第2.1节，作者 [美] 戴维·朱利安（david julian），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看

python是有多种用途的通用编程语言。它是解释性语言，可以通过控制台交互运行。它与c++或java不同，不需要编译器，因此开发时间会更短。它可以免费下载，并支持多种不同的操作系统，包括unix、windows和macintosh。它在科学和数学应用领域特别流行。python与c++和java相比，相对容易学习，实现相似任务的代码量更少。

python不是机器学习的唯一平台，但绝对是最常用的。r是它的一个主要替代品。和python一样，r也是开源的，虽然流行于机器学习，但缺乏像python那样的大型开发社区。r是机器学习和统计分析的专用工具。python是通用的和广泛使用的编程语言，在机器学习应用领域拥有优秀的库。

另一个替代品是matlab。与r和python不同，matlab是商业产品。正如预期那样，它具有精良的用户界面和详尽的文档。但是和r一样，它缺乏python的通用性。python是一种极为有用的语言，与其他平台相比，学习python的回报更大。python在网络、web开发和单片机等编程方面都具有优秀的库。这些应用能够补充或加强我们在机器学习方面的工作，而无须痛苦地学习和记忆不同语言的细节，忍受整合它们的笨拙复杂。