奇酷教育Python资源丰富 机器学习领域的明智选择来源：m.qikuedu.com
为了鼓励新工具的出现，机器学习和数据分析领域似乎已经成了“开源”的天下。Python都具有健全的生态系统，其中包括了很多开源工具和资源库，从而能够帮助任何水平层级的数据科学家展示其分析工作。
机器学习和数据分析之间的差异有些难以言明，但二者最主要的不同就在于，比起模型的可解释性，机器学习更加强调预测的准确性；而数据分析则更加看重模型的可解释性以及统计推断。Python，由于更看重预测结果的准确性，使其成为机器学习的一把利器。
虽然Python本身更倾向于机器学习， 但它还是有很多包可以进一步优化这一属性。PyBrain 是一个模块化的机器学习资源库，其中包含很多有效的算法可以满足机器学习任务的需要。除了很多直观灵活的算法，这个资源库还内置很多环境可以用来检验和比较这些机器学习算法的效果。
Scikit-learn 可能是 Python 最受欢迎的机器学习资源库了。基于 Numpy 和 Scipy ，scikit-learn 提供大量用于数据挖掘和分析的工具，从而提高了 Python 本就出色的机器学习可用性。NumPy 和 SciPy 各自为战，虽然它们是 Python 中数据分析的核心部分，但数据分析家更可能仅仅原生地去使用它们，而不是基于一个更高的角度。 Scikit-learn 却将二者结合成为一个机器学习资源库，同时也降低了大家的学习门槛。
在数据分析领域，Python 也因几个库而包受推崇。作为其中最为著名的库之一，Pandas为Python 提供了高性能处理的数据结构和数据分析工具。如同其他很多 Python 的库一样，从你着手一个新项目到真正做些有价值的工作这过程的时间将会因它大大缩短。
不管你想解决什么类型的问题， Python都有功能相近的资源库可以使用。每种编程语言都有很多的分支、模块、集成开发环境和算法，以至于你难以出什么大的纰漏。不过要是你希望使用一个灵活性强，扩展性好，多功能又能胜任机器学习和数据分析工作的编程语言， Python 绝对是明智之选。
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