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为什么人工智能用python

发布时间:2019-06-22  编辑:杨雨个人博客网站   点击:   

相对于其他语言,python对人工智能最大的优势是他的可扩展性、可嵌入性。这也是他被程序员称为“胶水语言”的原因。

为什么人工智能用python

python对人工智能应用的优点:(推荐学习:Python视频教程

1:人工智能的核心算法是完全依赖于C/C++的,而且Python历史上也一直都是科学计算和数据分析的重要工具。Python虽然是脚本语言,但是因为容易学,迅速成为科学家的工具(MATLAB等也能搞科学计算,但是软件要钱,且很贵),从而积累了大量的工具库、架构,人工智能涉及大量的数据计算,用Python是很自然的,简单高效。

2: Python虽然慢但是它只是调用AI接口,真正的计算全是C/C++写好的数据底层,用Python只是写相应的逻辑,几行代码就出来了。换成C++的话,不仅代码量太大,而且开发效率太低,不是说用C++写不了上层逻辑,,而是换来总体速度提升1%,得不偿失。

3:Python在拥有简洁的语法和丰富的生态环境从而提高开发速度的同时,对C的支持也很好,python结合了语言的优点,又通过对C的高度兼容弥补了速度慢的缺点,自然受到数据科学研究者与机器学习程序员的青睐。

python扩展语言的优势:

用于通用AI:

1.AIMA —— Python 实现 Russell 和 Norvig 的‘Artificial Intelligence: A Modern Approach’库。

2.pyDatalog —— Python 中的逻辑编程引擎SimpleAI —— Python 实现了“AIMA”一书中描述的许多人工智能算法。它侧重于提供易于使用,有据可查的测试库。

3.EasyAI —— 简单的 Python 引擎,用于 AI 的双人游戏,如 Negamax, transposition tables, game solving。

用于机器学习:

1.PyBrain —— 灵活、简单,但对于机器算法任务非常高效,它是 Python 的一个机器学习模块化库。它还提供了各种预定义的环境来测试和比较你的算法。

2.PyML —— 一款以 Python 编写的侧重于 SVM 和其他内核方法的双边框架。它支持在 Linux 和 Mac OS X 上运行。

3.scikit-learn —— 旨在提供在各种环境下可重复使用的简单而强大的解决方案:机器学习作为科学和工程的多功能工具。它是一个 Python 模块,它将经典的经典机器学习算法集成在如紧密结合的科学世界的 Python 软件包中(如 numpy,scipy,matplotlib)。

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