本文主要向大家介绍了机器学习入门之python学习（一）——python与人工智能，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习机器学习入门有所帮助。

一、人工智能方面的应用
　　1.手机app方面：
　　——人脸识别 （face++） 也就是图像识别
 　　—— 购物推荐（淘宝app）
　　—— 语音识别（讯飞输入法） 
　　—— 图片识花（微信里的小程序）也是图像识别
　　—— 新闻资讯推荐（今日头条）
　　2.其他方面：
　　——无人驾驶
　　——AlphaGo 围棋（阿尔法狗）
 
二、人工智能背后的技术
　　——　机器学习 &深度学习 &python
　　１.机器学习
　　特证：用大量的数据积累，然后从大连的数据中学习。
　　——常见的机器学习算法：线性回归，决策树，神经网络等。
 
　　2.深度学习
　　——机器学习中的多层神经网络
　　特征：可以自主的从大量数据中分析学习。
 
　　3.三者的关系：
　　
 
　　4.人工智能与Python的关系　　
　　——目前市面上大部分的人工智能的代码 都是使用Python 来编写。
　　
三、Python的简单认识
　　1.python的特性
　　　　——1). 多平台运行（macOS、windows、Linux）
　　　　　　　　若是windows 环境，建议安装一个linux的环境。
　　　　　　　　****题外话： 树莓派（装着linux系统的电脑）*****
　　　　——2). 配置简单
　　　　　　——Anaconda
　　　　　　这是一个打包的集合，里面预装好了conda、python、众多packages、科学计算工具等等。所以也称为python的一种发行版。
　　　　——3).语法简单
　　　　　　一句话就能理解：“python 是世界上最不需要写注释的语言”
　　　　——4). 有强大的数据处理库 
　　　　　　——numpy、 scipy、pandas、matpioylib
　　　　　　　　Numpy：
 　　　　　　　　——是构建科学计算代码集的最基础的库。它提供了许多用Python进行N维数组和矩阵操作的功能。该库提供了Numpy数组类型的数学运算向量化，可以改善性能，从而加快执行速度。
　　　　　　　　　Scipy：
　　　　　　　　　——是一个针对工程和科学库。主要功能是建立在Numpy基础之上，因此它使用了大量的Numpy数组结构。Scipy库通过其特定的子模块提供高效的数学运算功能，例如：数值积分、优化等。
　　　　　　　　　Pandas：
　　　　　　　　  ——是一个简单直观的应用于“带标记的”和“关系性的”数据的Python库。它可以快速的进行数据操作、聚合和可视化。
　　　　　　　　　　MatPlotlib:
　　　　　　　　　　——是一个可以做数据的可视化图表的库。超酷。与之相似的库有：seaborn 。且seaborn是建立在MatPlotlib之上的。
　　　　——5). 有丰富的第三方库
　　　　——6).编程工具推荐：Jupyter NoteBook
　　　　　　——直接在浏览器里运行，可以直接在里面写代码，程序运行后可以立即得到反馈。
　　　　　　——交互式编程环境。 
 
四、Python职业方向
—— web开发  、人工智能 、数据分析、Linux 运维、爬虫工程师、自动化测试

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