最近我和一对夫妇共进晚餐，他们问我从事什么职业，我回应道：“机器学习。”妻子回头问丈夫：“亲爱的，什么是机器学习？”她的丈夫答道：“T-800型终结者。”在《终结者》系列电影中，T-800是人工智能技术的反面样板工程。不过，这位朋友对机器学习的理解还是有所偏差的。

机器学习能让我们自数据集中受到启发，换句话说，我们会利用计算机来彰显数据背后的真实含义，这才是机器学习的真实含义。它既不是只会徒然模仿的机器人，也不是具有人类感情的仿生人。

现今，机器学习已应用于多个领域，远超出大多数人的想象，下面就是假想的一日，其中很多场景都会碰到机器学习：假设你想起今天是某位朋友的生日，打算通过邮局给她邮寄一张生日贺卡。你打开浏览器搜索趣味卡片，搜索引擎显示了10个最相关的链接。你认为第二个链接最符合你的要求，点击了这个链接，搜索引擎将记录这次点击，并从中学习以优化下次搜索结果。然后，你检查电子邮件系统，此时垃圾邮件过滤器已经在后台自动过滤垃圾广告邮件，并将其放在垃圾箱内。接着你去商店购买这张生日卡片，并给你朋友的孩子挑选了一些尿布。结账时，收银员给了你一张1美元的优惠券，可以用于购买6罐装的啤酒。之所以你会得到这张优惠券，是因为款台收费软件基于以前的统计知识，认为买尿布的人往往也会买啤酒。然后你去邮局邮寄这张贺卡，手写识别软件识别出邮寄地址，并将贺卡发送给正确的邮车。当天你还去了贷款申请机构，查看自己是否能够申请贷款，办事员并不是直接给出结果，而是将你最近的金融活动信息输入计算机，由软件来判定你是否合格。最后，你还去了赌场想找些乐子，当你步入前门时，尾随你进来的一个家伙被突然出现的保安给拦了下来。“对不起，索普先生，我们不得不请您离开赌场。我们不欢迎老千。” 图1.1集中展示了使用到的机器学习应用。

图1-1 机器学习在日常生活中的应用，从左上角按照顺时针方向依次使用到的机器学习技术分别为：人脸识别、手写数字识别、垃圾邮件过滤和亚马逊公司的产品推荐

上面提到的所有场景，都有机器学习软件的存在。现在很多公司使用机器学习软件改善商业决策、提高生产率、检测疾病、预测天气，等等。随着技术指数级增长，我们不仅需要使用更好的工具解析当前的数据，而且还要为将来可能产生的数据做好充分的准备。

机器学习非常重要

在过去的半个世纪里，发达国家的多数工作岗位都已从体力劳动转化为脑力劳动。过去的工作基本上都有明确的定义，类似于把物品从A处搬到B处，或者在这里打个洞，但是现在这类工作都在逐步消失。现今的情况具有很大的二义性，类似于“最大化利润”，“最小化风险”、“找到最好的市场策略”......诸如此类的任务要求都已成为常态。虽然可从互联网上获取到海量数据，但这并没有简化知识工人的工作难度。针对具体任务搞懂所有相关数据的意义所在，这正成为基本的技能要求。正如谷歌公司的首席经济学家Hal Varian所说的那样：

“我不断地告诉大家，未来十年最热门的职业是统计学家。很多人认为我是开玩笑，谁又能想到计算机工程师会是20世纪90年代最诱人的职业呢？如何解释数据、处理数据、从中抽取价值、展示和交流数据结果，在未来十年将是最重要的职业技能，甚至是大学，中学，小学的学生也必需具备的技能，因为我们每时每刻都在接触大量的免费信息，如何理解数据、从中抽取有价值的信息才是其中的关键。这里统计学家只是其中的一个关键环节，我们还需要合理的展示数据、交流和利用数据。我确实认为，能够从数据分析中领悟到有价值信息是非常重要的。职业经理人尤其需要能够合理使用和理解自己部门产生的数据。”

——McKinsey Quarterly，2009年1月

大量的经济活动都依赖于信息，我们不能在海量的数据中迷失，机器学习将有助于我们穿越数据雾霭，从中抽取出有用的信息。

Python语言的优势

基于以下三个原因，我们选择Python作为实现机器学习算法的编程语言：(1) Python的语法清晰；(2) 易于操作纯文本文件；(3) 使用广泛，存在大量的开发文档。

可执行伪代码

Python具有清晰的语法结构，大家也把它称作可执行伪代码（executablepseudo-code）。默认安装的Python开发环境已经附带了很多高级数据类型，如列表、元组、字典、集合、队列等，无需进一步编程就可以使用这些数据类型的操作。使用这些数据类型使得实现抽象的数学概念非常简单。此外，读者还可以使用自己熟悉的编程风格，如面向对象编程、面向过程编程、或者函数式编程。

Python语言处理和操作文本文件非常简单，非常易于处理非数值型数据。Python语言提供了丰富的正则表达式函数以及很多访问Web页面的函数库，使得从HTML中提取数据变得非常简单直观。

Python比较流行

Python语言使用广泛，代码范例也很多，便于读者快速学习和掌握。此外，在开发实际应用程序时，也可以利用丰富的模块库缩短开发周期。

在科学和金融领域，Python语言得到了广泛应用。SciPy和NumPy等许多科学函数库都实现了向量和矩阵操作，这些函数库增加了代码的可读性，学过线性代数的人都可以看懂代码的实际功能。另外，科学函数库SciPy和NumPy使用底层语言（C和Fortran）编写，提高了相关应用程序的计算性能。

Python的科学工具可以与绘图工具Matplotlib协同工作。Matplotlib可以绘制2D、3D图形，也可以处理科学研究中经常使用到的图形。

Python开发环境还提供了交互式shell环境，允许用户开发程序时查看和检测程序内容。

Python开发环境将来还会集成Pylab模块，它将NumPy、SciPy和Matplotlib合并为一个开发环境。虽然Pylab还没有并入Python环境，但是不远的将来我们肯定可以在Python开发环境找到它。

男怕嫁错郎，女怕入错行。对于我们这一代人来说，有幸生于人工智能的新时代，会一门手艺这个时代非常重要，对于程序员来说，想要从事AI和机器学习相关的工作，最好的语言莫过于Python。很多程序员参与对于Python和其他几种流行编程语言的比较，大部分人都承认，Python简单易学，通俗易懂，符合人性设计，Python和其他语言的比较，正如拼音输入法与五笔输入法的比较一样，一个几个月集中学习才能初步入门的语言在风云变幻的技术领域显然很难快速扩散，广泛使用。Python对于复杂的人工智能是一剂清凉剂。 高效的执行在于更加普适的理解，Python的高效就在于有巨大的支撑，又能广泛被理解，这使得每一项工作获得的理解力更加强，这是其他语言无法比拟的。仅凭这一点，Python作为AI和机器学习的最佳语言或许有些道理。