1、Python 中的机器学习：预测分析的关键技术

Python 中的机器学习：预测分析的关键技术

1. 机器学习的重要性与现状

在现代商业中，从数据中提取可操作信息正深刻地改变着行业格局，这对程序员产生了直接影响。一方面，市场对具备高级统计和机器学习技能的人才需求旺盛，预计到 2018 年，此类人才的需求将比供应多出 14 万至 19 万，这意味着拥有相关技能的人将获得丰厚的薪资和丰富的项目机会。另一方面，统计和机器学习核心工具的发展，让程序员无需每次都自行编写复杂算法。在通用编程语言中，Python 开发者处于构建先进机器学习工具的前沿，但在拥有工具和高效使用工具之间仍存在差距。

2. 学习机器学习的现状与挑战

程序员可以通过多种途径获取机器学习的通用知识，如在线课程、优质书籍等。然而，由于机器学习算法众多，在概述性学习中难以涵盖其详细用法。这给从业者带来了挑战，新手程序员在面对众多算法时，往往需要尝试多种后才能做出选择，并且还需在整体问题的制定和解决背景下填补算法使用细节的空白。

3. 解决差距的方法

为了弥合这一差距，我们聚焦于两类已被证明在多种问题中能提供最优性能的算法家族。这一选择得到了它们在机器学习竞赛中的广泛应用、在新开发机器学习工具包中的早期纳入以及在比较研究中的出色表现的支持。专注于这两类算法家族，能够深入介绍其操作原理，并通过多个示例详细展示它们如何应用于不同结构的问题。

4. 选择 Python 的原因

我们选择 Python 作为主要编程语言，是因为它兼具强大的功能和丰富的机器学习算法专用包。Python 是一种常用语言，以其简洁易读的代码而闻名，许多领先公司都采用 Python 进行原型开发和部署。Python 拥有庞大的开发者社区