sklearn和tensorflow区别 为什么Python是入行人工智能的首选语言？

为什么Python是入行人工智能的首选语言？

人工智能是我的研究方向之一。目前我还在用Python做智能诊疗的落地应用。我将根据我的个人经验谈谈Python在人工智能中的应用。

我是从机器学习开始研究人工智能的，因为我以前一直在做大数据相关的研发，从大数据进入机器学习是很自然的。机器学习所要做的就是从无序的数据中发现规律，通过数据的采集和排序来训练算法，从而实现最终的应用。

由于我已经使用java很长时间了，当我第一次开始实现机器学习算法时，我的首选语言是java。毕竟编程语言只是一个工具，哪个工具好用，所以我总是用java来实现。直到有一次我参加了一个机器学习交流会，一位同行推荐我用Python来做机器学习。他告诉我Python做机器学习非常简单，你不必过多考虑语言实现，你可以专注于算法。

我花了大约一个星期的时间学习python，然后我开始在使用python时熟悉它。现在我们已经使用Python好几年了，可以说Python非常适合算法实现。一方面语法简单，另一方面可以使用的算法库非常丰富，而且程序可以快速调整，所以用Python做机器学习让我感觉轻松了很多。

目前，我的登陆项目也已经用Python完成了。虽然速度不如Java快，但从程序开发的角度来看，使用python确实很有趣。

Keras还是TensorFlow，程序员该如何选择深度学习框架？

如果您想用少量代码尽快构建和测试神经网络，keras是最快的，而且顺序API和模型非常强大。而且keras的设计非常人性化。以数据输入和输出为例，与keras的简单操作相比，tensorflow编译码的构造过程非常复杂（尤其对于初学者来说，大量的记忆过程非常痛苦）。此外，keras将模块化作为设计原则之一，用户可以根据自己的需求进行组合。如果你只是想快速建立通用模型来实现你的想法，keras可以是第一选择。

但是，包装后，keras将变得非常不灵活，其速度相对较慢。如果高度包装，上述缺点将更加明显。除了一些对速度要求较低的工业应用外，由于tensorflow的速度较高，因此会选择tensorflow

如果您在验证您的想法时，想定义损失函数而不是使用现有的设置，与keras相比，tensorflow提供了更大的个性空间。此外，对神经网络的控制程度将在很大程度上决定对网络的理解和优化，而keras提供的权限很少。相反，tensorflow提供了更多的控制权，比如是否训练其中一个变量、操作梯度（以获得训练进度）等等。

尽管它们都提供了深度学习模型通常需要的功能，但如果用户仍然追求一些高阶功能选择，例如研究特殊类型的模型，则需要tensorflow。例如，如果您想加快计算速度，可以使用tensorflow的thread函数来实现与多个线程的相同会话。此外，它还提供了调试器功能，有助于推断错误和加快操作速度。

机器学习与深度学习有什么异同？

深度学习和一般机器学习有什么区别

1:一般机器学习一般指决策树、逻辑回归、支持向量机、xgboost等，深度学习的主要特点是使用深度神经网络：深度卷积网络、深度循环网络、递归网络等等等。算法在层次上没有相似性。很难说相似性可能是每个人的函数都要拟合的高维函数。 ] ]2:一般机器学习在分析低维和可解释的任务时表现更好。例如，数据挖掘和推荐算法。它们的特点是，总体而言，所收集的数据维数不高。以广告推送任务为例，一般分析的数据维度仅包括性别、年龄、学历、职业等，参数调整方向明确。

3：深度学习算法擅长分析高维数据。例如，图像、声音等。例如，图像可以具有千万像素，相当于千万特征向量维，并且像素之间的关系不是特别明显。在这种情况下，卷积神经网络能够有效地处理这一问题，基本上能够非常准确地掌握图像的特征。但各维度的解释力很弱，参数调整的方向也不明确（神经元个数、隐层个数等）。综上所述，两者其实有很大的不同。近年来，深度学习得到了发展。传统的机器学习算法大多来源于概率论和信息学。在编程方面，传统的机器学习模型基本上集成到sklearn包中。对于深度学习，可以使用tensorflow作为框架。对于传统机器学习的详细理解，可以从李航的统计原理或周志华的机器学习（又称西瓜书）中看到。由于近两年关于深度学习的书籍很少，我们可以参考近两年关于深度学习的论文。当然，它们都需要坚实的数学基础，主要是三本书：线性代数或高等代数、高等数学或数学分析、概率论或随机过程。

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