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机器学习实战——1.6.4 Python语言的缺点

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代码也不困难。如果程序是按照模块化原则组织的,我们可以先构造可运行的Python程序,然后再逐步使用C代码替换核心代码以改进程序的性能。C++ Boost库就适合完成这个任务,其他类似于Cython和PyPy的工具也可以编写强类型的Python代码,改进一般Python程序的性能。 如果程序的算法或者思想有缺陷,则无论程序的性能如何,都无法得到正确的结果。如果解决问题的思想存在问题,那么单纯通过提高程序的运行效率,扩展用户规模都无法解决这个核心问题。从这个角度来看,Python快速实现系统的优势就更加明显了,我们可以快速地检验算法或者思想是否正确,如果需要,再进一步优化代码。 本节大致介绍了本书选择Python语言实现机器学习算法的原因,下节我们将学习Python语言的shell开发环境以及NumPy函数库。

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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
• 1.6.4 Python语言的缺点 [当前]