機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析之間的差異有些難以言明，但二者最主要的不同就在于，比起模型的可解釋性，機(jī)器學(xué)習(xí)更加強(qiáng)調(diào)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性；而數(shù)據(jù)分析則更加看重模型的可解釋性以及統(tǒng)計(jì)推斷。Python，由于更看重預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性，使其成為機(jī)器學(xué)習(xí)的一把利器。

　　雖然Python本身更傾向于機(jī)器學(xué)習(xí)， 但它還是有很多包可以進(jìn)一步優(yōu)化這一屬性。PyBrain 是一個(gè)模塊化的機(jī)器學(xué)習(xí)資源庫(kù)，其中包含很多有效的算法可以滿足機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的需要。除了很多直觀靈活的算法，這個(gè)資源庫(kù)還內(nèi)置很多環(huán)境可以用來(lái)檢驗(yàn)和比較這些機(jī)器學(xué)習(xí)算法的效果。

　　Scikit-learn 可能是 Python 最受歡迎的機(jī)器學(xué)習(xí)資源庫(kù)了。基于 Numpy 和 Scipy ，scikit-learn 提供大量用于數(shù)據(jù)挖掘和分析的工具，從而提高了 Python 本就出色的機(jī)器學(xué)習(xí)可用性。NumPy 和 SciPy 各自為戰(zhàn)，雖然它們是 Python 中數(shù)據(jù)分析的核心部分，但數(shù)據(jù)分析家更可能僅僅原生地去使用它們，而不是基于一個(gè)更高的角度。 Scikit-learn 卻將二者結(jié)合成為一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)資源庫(kù)，同時(shí)也降低了大家的學(xué)習(xí)門(mén)檻。

　　在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，Python 也因幾個(gè)庫(kù)而包受推崇。作為其中最為著名的庫(kù)之一，Pandas為Python 提供了高性能處理的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具。如同其他很多 Python 的庫(kù)一樣，從你著手一個(gè)新項(xiàng)目到真正做些有價(jià)值的工作這過(guò)程的時(shí)間將會(huì)因它大大縮短。

　　不管你想解決什么類型的問(wèn)題， Python都有功能相近的資源庫(kù)可以使用。每種編程語(yǔ)言都有很多的分支、模塊、集成開(kāi)發(fā)環(huán)境和算法，以至于你難以出什么大的紕漏。不過(guò)要是你希望使用一個(gè)靈活性強(qiáng)，擴(kuò)展性好，多功能又能勝任機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析工作的編程語(yǔ)言， Python 絕對(duì)是明智之選。

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