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学习AI涉及到计算机编程，既然是准对外行的，所以在正式进入相关主题学习之前，有必要了解一下用什么编程语言来实现。这里我大力推荐大家使用python，有句话说的好：“人生苦短，我用python”，为什么这么说呢，因为是python的特性决定的，python相对来说比较容易掌握，而且粘性强，可以方便的适应不同平台，另外有用不完的开源库可供选择，你省去了大量的开发时间，我们学习编程，目的就是快速应用，为我们的日常生活工作解决问题的，如果学习一门语言花掉我们大半生的经历，那又有什么意义呢？ 毫无疑问，如果你没有任何编程经验，请你使用python吧，当然，如果你有其它编程经验，比如学过C或者JAVA，也无妨，转到python更是易如反掌。python就像是为数据分析，机器学习而生的，好的，先来看看如何配置python的开发环境。 开发环境的搭建大家可以参考网上资料，根据你所使用的平台选择，我在这里就不啰嗦了，相信大家会用度娘。这里可以提供一个参考链接： https://www.cnblogs.com/EmptyFS/p/6184627.html 这里提醒一下，python的版本主要有2.7.6 和 3.5/3.6， 2 和3语法上有许多区别，建议你直接用3，当然，网上还有很多用旧版本写的例程，如果你想在3的环境下运行，需要做一些更改才行，为了不必要的麻烦，这里提到的例程均采用3以上的版本。如果你在搭建的时间遇到问题，可以留言。 开发环境搭建好之后，建议你抽空翻一下python入门的教程，至少懂得怎么运行一个hello world程序。可以参考网上教程：http://www.runoob.com/python/python-tutorial.html 我估计你只要花一周，每天1个小时的时间过一遍这些内容，基本上就可以了，当然，想要进阶熟悉python编程，一周肯定是不够的，但不影响你对后面的学习，基础打好是便于你理解后面的一些代码，加上不断的练习，你一定可以边学边深入编程的精髓的，所以不用担心，也不要着急。 关于集成的开发环境IDE，这个我不作推荐，个人习惯问题，我自己一般采用windows下或者linux下的终端，运行程序或安装必需的包之类的，用Note pad 编写程序代码，当然也可以用现在比较流行的jupyter notebook实现实时编程体验，非常直观（如下图），相关教程可以度娘，不在这里详述了。 接下来安装一些必要的第三方库，数据挖掘工作需要用到这些库，在正式开始第一个模块之前确保一下库已经安装： 1）numpy：Python科学计算的基础包。 2）scipy：是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合。 3）matplotlib：是最流行的用于绘制数据图表的Python库。 4）pandas：主要提供快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数。 5）lxml – C语言编写高效HTML/ XML处理库。支持XPath。 8）BeautifulSoup – 低效HTML/ XML处理库，纯Python实现。 当然，以上是主要的，还有很多，碰到需要的时候再讲解。安装方法可以参考：http://blog.csdn.net/github_35160620/article/details/52203682 这里有详细的介绍，也非常简单。 好的，到此为止，你基本完成了基础的搭建，接下来让python带我们飞，开启神奇之旅吧！ |
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