近日，PYPL发布了2月编程语言指数榜！在这场排行较量当中，Python牢牢占据榜首位置，并与排名第二的Java拉开高达10%的距离！
PYPL 是非常流行的参考指标，其榜单数据的排名均是根据榜单对象在 Google 上相关的搜索频率进行统计排名，排名越靠前，表示它越受欢迎。
Python以明显增长优势占据头部排名，从增长上看Python无疑成为最大赢家，造成这一现象最可能的原因是统计编程正从大学发展到工业，而Python更容易被业界接受。
作为大数据和人工智能时代的必备语言，Python 优点颇多，它语言简洁、开发效率高、可移植性强，也正是由于 Python 的可扩展和可移植性，它几乎可以用于任何场合任何领域，例如：
科学计算和数据统计
教育教学
用户界面开发
桌面软件开发
游戏开发
Web网站开发
后端开发
维护脚本编写
……
经过多年的生态建设，Python 有了大量的函数库，尤其在数据分析和科学计算领域。作为人工智能时代最流行的语言，目前 Python 最能大展身手的主要有四大方向：网络应用后端开发、数据处理和爬虫、人工智能机器学习、以及科学计算。
今天我们就来讲讲什么是机器学习！
作为人工智能的核心，机器学习是一门多领域的交叉学科，专门研究计算机模拟或实现人类学习行为的方法，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
简单来说，机器学习就是优化数学方程式的过程。但在实际生活中，机器学习已经在金融、科研等领域蓬勃发展。
比如，就金融来说
可以通过爬虫技术获取股票数据；
可以通过文字信息进行文本分析；
可以搭建回测系统；
可以开发交易平台。
毫无疑问，Python 是当下最火的编程语言之一。且机器学习应用如此广泛，若打算追赶这股技术潮流，该如何做呢？
对于许多未曾涉足计算机编程的领域「小白」来说，深入地掌握 Python 看似是一件十分困难的事。其实，只要掌握了科学的学习方法并制定了合理的学习计划，Python从入门到精通其实并不难！
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