內容簡介
Python 是人工智能（機器學習）的首選編程語言，它擁有眾多模塊，能完成人工智能開發的所有環節，沒有任何一種語言使用起來如此順手，
Python 人工智能的學習路線如下所示：
1) 爬蟲
要學用 Python 如何爬取資料，要做資料分析、資料建模，起碼要有資料，這些資料來源有多種渠道，但是很多都來自網路，這就是爬蟲，
網路爬蟲又被稱為網頁蜘蛛、網路機器人，是一種按照一定的規則自動地抓取萬維網資訊的程式或者腳本，
常見的 Python 爬蟲庫包括 requests、scrapy、selenium、beautifulSoup，這些庫都是寫網路爬蟲需要使用到的庫，掌握這些庫的使用，就能完成收集資料任務，
2) 資料處理和分析
有了資料就需要進行資料處理和分析了，
常見的 Python 資料處理庫有 numpy、scipy、pandas、matplotlib，這些庫可以進行矩陣計算、科學計算、資料處理、繪圖展現等操作，有了這些庫，就可以開始把資料處理成需要的格式，
3) 訓練模型
把資料處理成符合訓練使用的格式后，就需要利用這些資料訓練生成模型，
常見的 Python 建模庫有 nltk、keras、sklearn，這些庫主要是用于自然語言處理、深度學習和機器學習，最終，人工智能的預測模型經過資料訓練被構建出來，
“人生苦短，我用Python”，之所以這么說是因為 Python 在實作各個功能的時候要遠比其他語言簡練得多，
在真實的作業中，我們需要做的事情是把大量的精力集中在資料上，如資料的分析和理解上，而不是花費過多的精力去寫代碼，Python 不光是提供了機器學習所需要的一切工具庫，還能讓你專注在資料處理和分析上，通過上面 Python 庫的參考，簡練的三步即可完成機器學習專案，
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