1、探索Python机器学习生态系统

探索Python机器学习生态系统

1. 机器学习在生活中的普及

机器学习正迅速改变着我们的世界。作为人工智能的核心，我们几乎每天都会看到关于它的讨论，有人认为它将引领我们走向科技乌托邦，也有人担心会带来类似《银翼杀手》般的噩梦场景。但实际上，机器学习已经逐渐融入我们的日常生活，通过不断优化我们与计算机及周围世界的交互方式，让我们的生活变得更加美好。

当我们在亚马逊等在线零售商购物、使用Spotify或Netflix等流媒体服务，甚至进行一次谷歌搜索时，都在与运用了机器学习的应用程序进行交互。这些服务收集了大量数据，其中很多来自用户自身，然后利用这些数据构建模型，以提升用户体验。

2. 选择Python进行机器学习开发的优势

现在是开发机器学习应用程序的绝佳时机，而Python是开发这些应用的理想选择。Python拥有庞大且活跃的开发者社区，许多开发者来自科学界。这种背景使得Python拥有了丰富的科学计算库。在后续的学习中，我们将逐步构建各种机器学习应用程序，在此之前，我们先来了解一些关键库的特性以及如何准备开发环境。

3. 数据科学/机器学习工作流程

构建机器学习应用程序与标准工程范式有许多相似之处，但有一个关键区别：需要将数据作为原材料进行处理。项目的成功在很大程度上取决于所获取数据的质量以及对数据的处理方式。因此，了解数据科学工作流程非常有帮助，其主要步骤如下：
- 获取（Acquisition） ：收集所需的数据。
- 检查（Inspection） ：对数据进行初步查看，了解数据的基本情况。
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