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机器学习实战——1.6.3 Python语言的特色

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,但是没有一个有影响力的大型开源项目。 Java和C等强类型程序设计语言也有矩阵数学库,然而对于这些程序设计语言来说,最大的问题是即使完成简单的操作也要编写大量的代码。程序员首先需要定义变量的类型,对于Java来说,每次封装属性时还需要实现getter和setter方法。另外还要记着实现子类,即使并不想使用子类,也必须实现子类方法。为了完成一个简单的工作,我们必须花费大量时间编写了很多无用冗长的代码。Python语言则与Java和C完全不同,它清晰简练,而且易于理解,即使不是编程人员也能够理解程序的含义,而Java和C对于非编程人员则像天书一样难于理解。 所有人在小学二年级已经学会了写作,然而大多数人必须从事其他更重要的工作。——鲍比•奈特 也许某一天,我们可以在这句话中将“写作”替代为“编写代码”,虽然有些人对于编写代码很感兴趣,但是对于大多数人来说,编程仅是完成其他任务的工具而已。Python语言是高级编程语言,我们可以花费更多的时间处理数据的内在含义,而无须花费太多精力解决计算机如何得到数据结果。Python语言使得我们很容易表达自己的目的。

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《机器学习实战》其他试读目录

• 1.1.1 传感器和海量数据
• 1.1.2 机器学习非常重要
• 1.6.1 可执行伪代码
• 1.6.2 Python比较流行
• 1.6.3 Python语言的特色 [当前]
• 1.6.4 Python语言的缺点