1、探索 Python 机器学习生态系统

探索 Python 机器学习生态系统

1. 机器学习改变生活

机器学习正迅速改变着我们的世界，作为人工智能的核心，我们每天都会看到关于它将把我们带入科技乌托邦或全球噩梦场景的讨论。但更现实的是，机器学习正逐渐成为我们日常生活的一部分，通过不断改善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美好。

如果你在亚马逊等在线零售商购物，使用 Spotify 或 Netflix 等流媒体音乐或电影服务，甚至只是进行一次谷歌搜索，你都已经接触到了应用机器学习的服务。这些服务收集大量数据（其中很多来自用户），用于构建改善用户体验的模型。现在是开发机器学习应用的绝佳时机，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，许多人来自科学领域，这为 Python 提供了丰富的科学计算库。

2. 数据科学/机器学习工作流程

构建机器学习应用与标准工程范式有很多相似之处，但关键区别在于需要将数据作为原材料。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。了解数据科学工作流程有助于更好地开展工作，该流程包括以下六个步骤，按顺序依次为：
1. 数据获取 ：收集所需的数据。
2. 数据检查 ：对获取的数据进行初步查看和分析。
3. 数据准备 ：对数据进行清洗、转换等操作，使其适合建模。
4. 模型构建 ：选择合适的算法构建模型。
5. 模型评估 ：评估模型的性能。
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