00---python绪论

本文全面介绍Python的应用领域,包括人工智能、网络爬虫等,并详细讲解Python的基础及进阶用法。探讨了Python作为解释型动态语言的优势,如开发效率高、易上手等特点。

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一、python应用领域

👉人工智能、网络爬虫、web、图形界面、游戏

二、课程内容

(一)基础用法

👉基本语法元素

👉基本数据类型

👉组合数据类型

👉控制语句

👉面向过程的编程方式(函数)

👉面向对象的编程方式(类)

👉文件和异常

(二)进阶用法

👉python标准库

👉numpy库

👉pandas库

👉matplotlib库

👉sklearn库

三、为什么使用python?

⚠️高级语言按执行方式可分为:编译型(整体运行速度快)、解释型(一句一句的执行)

⚠️高级语言按类型声明可分为:动态语言(变量随时定义随时用,执行速度慢)、静态语言(先定义再使用,执行速度快)

💡python是解释型动态语言,适合写上层逻辑。因为它的语法简单,通过牺牲运行速度,提升了开发速度

💡C、C++运行速度快,适合底层写算法

💡虽然python的运行速度比C、C++慢,但是人眼是感知不到的。更何况随着物理硬件性能的提高,语言带来的影响也在逐渐降低。对于python的扩展,可以通过暴露接口的方式来借助C、C++实现

⭕目前python排在全球流行语言的第三

⭕开发效率高、容易上手、生态圈好(涉及多行业,堪称万能)

⭕通过Anaconda进行虚拟环境的管理,因为对于不同的项目有不同的要求

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### 机器学习绪论:头歌平台介绍和基础概念 #### 什么是机器学习? 机器学习是人工智能的一个子领域,专注于研究如何使计算机能够在不进行明确编程的情况下从经验中学习并改进性能[^1]。通过构建预测模型或决策规则,机器学习旨在处理各种复杂的数据集,并从中提取有价值的信息。 #### 头歌平台上机器学习课程的特点 在头歌实训平台上的《机器学习》系列课程中,学生可以接触到全面而系统的理论讲解以及实践操作机会。该平台提供了丰富的案例分析与项目实战环节,帮助学员深入理解不同类型的算法及其应用场景。特别是对于初学者而言,《机器学习——绪论》部分尤为重要,它涵盖了基本定义、历史背景和发展趋势等内容[^4]。 #### 基础概念解析 - **监督学习**:给定带有标签的数据样本作为输入,在此基础上训练得到映射函数f(x),使得新来的未见过的测试样例也能被正确分类或者回归预测。 - **无监督学习**:只提供特征向量而不给出对应的类别标记,目的是发现隐藏于数据内部结构模式,如聚类分析等任务。 - **强化学习**:智能体(agent)在一个环境中采取行动(action), 并根据环境反馈(reward/penalty)调整自己的行为策略(policy),以达到长期累积奖励最大化的目标[^2]。 ```python # Python代码示例 - 使用sklearn库实现简单的K近邻(KNN)分类器 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) X_train, y_train = [[0], [1], [2], [3]], ['cat', 'dog', 'cat', 'dog'] knn.fit(X_train, y_train) print(knn.predict([[1.5]])) # 输出: ['dog'] ``` #### NFL定理的意义 No Free Lunch (NFL) 定理指出,在没有任何先验知识的前提下比较两个不同的优化算法是没有意义的;也就是说,不存在一种通用的最佳解决方案适用于所有可能遇到的问题实例。因此,在实际应用过程中应当针对特定场景选择合适的工具和技术路线[^3]。
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