机器学习：Scala 与 Python 优劣对比 (机器学习算法)

机器学习：Scala 与 Python 对比

对于机器学习，选择 Scala 还是 Python 取决于您的个人偏好和项目需求。

从现有的网络资源来看，Python 更适合初学者，因为 Google 开源的 TensorFlow 就是用 Python 编写的。

推荐书单

1. 人工智能编程范例

   • 作者：Peter Norvig
   • 优点：广泛被认为是最好的编程书籍之一，涵盖最新的人工智能技术，引导读者自我发现。
   • 缺点：需要一定的编程经验，超过 900 页。

2. 傻瓜机器学习

   • 作者：Fordummies
   • 优点：适合初学者，快速体验机器学习的魅力，无需了解 Python 语法，涵盖机器学习的历史和与人工智能的区别。
   • 缺点：可能过于简单直白。
3. 

   机器学习：用算法让数据说话

   • 作者：Peter Flach
   • 优点：包含大量机器学习的实际案例，适合中高级开发人员，详细讲解机器学习方法和算法，配有图形和图表。
   • 缺点：需要一定的背景知识。

4. Python 机器学习

   • 作者：Sebastian Raschka
   • 优点：适合想学习机器学习的 Python 开发人员，深入讲解 scikit-learn，涵盖数据分析和可视化。
   • 缺点：偏重技术，适合有 Python 经验的人。

为什么人工智能用 Python

虽然人工智能程序不一定要用 Python，但 Python 具有以下优势：

• 语法简单易学
• 拥有大量的机器学习库，如 scikit-learn 和 TensorFlow
• 适用于科学计算，拥有大量数学公式的库，如 NumPy 和 SciPy

因此，Python 非常适合机器学习和人工智能任务。