26、机器学习、数据科学与Python数据结构

机器学习、数据科学与Python数据结构

1. 机器学习与数据科学的契合点

在数据科学的工作中，机器学习扮演着十分重要的角色。数据科学的一部分工作是进行数据分析，这能帮助我们从收集到的大量数据中洞察信息并做出预测。为了实现这一目标，我们需要创建能够处理数据、发现隐藏模式并提供见解的模型。而机器学习在定义和优化这些模型方面发挥着关键作用。

机器学习能让系统或机器像人类一样思考，它可以比人类更快速、高效地处理数据，找到隐藏模式。想象一下，如果让人类手动处理大量数据，可能需要数年时间才能找到所需的见解，而且随着数据的快速生成和收集，这些预测和见解可能在完成时已经失去价值。但机器学习可以让这个过程变得轻松许多。

1.1 什么是机器学习

机器学习是人工智能的一种应用，它能让系统在没有程序员明确指示的情况下自主学习，并根据自身经验进行改进。其核心是开发能够访问数据、利用数据学习新知识并按预期行为的计算机程序。

1.2 机器学习的应用领域

机器学习有许多不同的应用领域，以下是一些常见的方面：
| 应用领域 | 具体说明 |
| ---- | ---- |
| 统计研究 | 可处理大量复杂数据，寻找重要模式，如垃圾邮件过滤、信用卡分析和搜索引擎优化等。 |
| 大数据分析 | 帮助公司快速处理和分析大数据，了解客户消费习惯，为未来决策提供依据。医疗、选举活动和零售等行业已开始采用。 |
| 金融领域 | 许多金融公司依赖机器学习进行股票交易、欺诈检测和贷款审批等工作。 |

1.3 机器学习的算法与工具

为了从机器学习中获得价值，我们需要