【python教程入门学习】Python机器学习环境搭建

常言道“工欲善其事，必先利其器”，在学习机器学习算法之前，我们需要做一些准备工作，首先要检查自己的知识体系是否完备，其次是要搭建机器学习的开发环境。本教程以讲解算法为主，不会涉及太复杂的应用案例，在讲解过程中会穿插一些示例代码，这样不仅能够帮助你理解算法原理，同时又能让你体会到算法的应用过程。

机器学习的研究方向有很多，比如图像识别、语音识别、自然语言处理、以及深度学习等，因此它是一门较为复杂的技术，有一定的“门槛”要求。如果你对编程知识一无所知，就想熟练应用机器学习，这几乎是天方夜谭。那么您应该掌握哪些知识才能更好地学习本教程呢？包括下列四大核心知识。

Python

对于编程人员来说，想到“机器学习”第一个关联起来的词汇就是“Python”。近几年， Python 之所成为炙手可热的“流量小生”，这与它对“人工智能”领域的“鲸吞”有很大关系。目前而言，在人工智能领域能与 “Python”一较高下的只有 R 语言。不过由于 Python 语言的简洁性、易读性，以及 Python 对科学计算和深度学习框架（Tensorflow、Pytorch 等）的良好支持等，使得 Python 处于远远领先的位置。

图1：2021年编程语言排行榜

目前为止，Python 是对“机器学习”最为友好的一门语言，因此学习机器学习的第一个前提条件就是熟练应用 Python 语言。关于 Python 的学习不再本教程介绍范围之内，您可以参考《