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虽然我们已从互联网上获取了大量的人为数据，但最近却涌现了更多的非人为数据。传感器技术并不时髦，但如何将它们接入互联网确实是新的挑战。有预测表明，在本书出版后不久，20%的互联网非视频流量都将由物理传感器产生 。 地震预测就是一个很好的例子，传感器收集了海量的数据，如何从这些数据中抽取出有价值的信息... 查看全部[ 1.1.1 传感器和海量数据 ]
在过去的半个世纪里，发达国家的多数工作岗位都已从体力劳动转化为脑力劳动。过去的工作基本上都有明确的定义，类似于把物品从A处搬到B处，或者在这里打个洞，但是现在这类工作都在逐步消失。现今的情况具有很大的二义性，类似于“最大化利润”，“最小化风险”、“找到最好的市场策略”……诸如此类的任务要求都已成为常... 查看全部[ 1.1.2 机器学习非常重要 ]
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。 1.6.1 可执行伪代码 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-c... 查看全部[ 1.6.1 可执行伪代码 ]
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... 查看全部[ 1.6.2 Python比较流行 ]
诸如MATLAB和Mathematica等高级程序语言也允许用户执行矩阵操作，MATLAB甚至还有许多内嵌的特征可以轻松地构造机器学习应用，而且MATLAB的运算速度也很快。然而MATLAB的不足之处是软件费用太高，单个软件授权就要花费数千美元。虽然也有适合MATLAB的第三方插件，但是没有一个有影... 查看全部[ 1.6.3 Python语言的特色 ]
Python语言唯一的不足是性能问题。Python程序运行的效率不如Java或者C代码高，但是我们可以使用Python调用C编译的代码。这样，我们就可以同时利用C和Python的优点，逐步地开发机器学习应用程序。我们可以首先使用Python编写实验程序，如果进一步想要在产品中实现机器学习，转换成C代... 查看全部[ 1.6.4 Python语言的缺点 ]