為什么人工智能用Python

這屬于一種誤解，人工智能的核心算法是完全依賴于C/C++的，因?yàn)槭怯?jì)算密集型，需要非常精細(xì)的優(yōu)化，還需要GPU、專用硬件之類的接口，這些都只有C/C++能做到。所以某種意義上其實(shí)C/C++才是人工智能領(lǐng)域最重要的語(yǔ)言。

創(chuàng)新互聯(lián)服務(wù)項(xiàng)目包括赤城網(wǎng)站建設(shè)、赤城網(wǎng)站制作、赤城網(wǎng)頁(yè)制作以及赤城網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷策劃等。多年來(lái)，我們專注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，利用自身積累的技術(shù)優(yōu)勢(shì)、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、深度合作伙伴關(guān)系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案，赤城網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會(huì)效益與經(jīng)濟(jì)效益。目前，我們服務(wù)的客戶以成都為中心已經(jīng)輻射到赤城省份的部分城市，未來(lái)相信會(huì)繼續(xù)擴(kuò)大服務(wù)區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任！

Python是這些庫(kù)的API binding，使用Python是因?yàn)镃Python的膠水語(yǔ)言特性，要開(kāi)發(fā)一個(gè)其他語(yǔ)言到C/C++的跨語(yǔ)言接口，Python是最容易的，比其他語(yǔ)言的ffi門(mén)檻要低不少，尤其是使用Cython的時(shí)候。其他語(yǔ)言的ffi許多都只能導(dǎo)入C的函數(shù)入口點(diǎn)，復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)大多只能手工用byte數(shù)組拼起來(lái)，如果還需要回調(diào)函數(shù)輸入那就無(wú)計(jì)可施了。而CPython的C API是雙向融合的，可以直接對(duì)外暴露封裝過(guò)的Python對(duì)象，還可以允許用戶通過(guò)繼承這些自定義對(duì)象來(lái)引入新特性，甚至可以從C代碼當(dāng)中再調(diào)用Python的函數(shù)（當(dāng)然，也有一定的條件限制）。不過(guò)這也是PyPy這樣的JIT解釋器的一個(gè)障礙。

而且Python歷史上也一直都是科學(xué)計(jì)算和數(shù)據(jù)分析的重要工具，有numpy這樣的底子，因?yàn)樾袠I(yè)近似所以選擇API binding語(yǔ)言的時(shí)候會(huì)首選Python，同時(shí)復(fù)用numpy這樣的基礎(chǔ)庫(kù)既減少了開(kāi)發(fā)工作量，也方便從業(yè)人員上手。

python能做什么

python的用途：

Python的優(yōu)勢(shì)有必要作為第一步去了解，Python作為面向?qū)ο蟮哪_本語(yǔ)言，優(yōu)勢(shì)就是數(shù)據(jù)處理和挖掘，這也注定了它和AI、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的緊密聯(lián)系。

網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)。顧名思義，從互聯(lián)網(wǎng)上爬取信息的腳本，主要由urllib、requests等庫(kù)編寫(xiě)，實(shí)用性很強(qiáng)，小編就曾寫(xiě)過(guò)爬取5w數(shù)據(jù)量的爬蟲(chóng)。在大數(shù)據(jù)風(fēng)靡的時(shí)代，爬蟲(chóng)絕對(duì)是新秀。

人工智能。AI使Python一戰(zhàn)成名，AI的實(shí)現(xiàn)可以通過(guò)tensorflow庫(kù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心在于激活函數(shù)、損失函數(shù)和數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)可以通過(guò)爬蟲(chóng)獲得。訓(xùn)練時(shí)大量的數(shù)據(jù)運(yùn)算又是Python的show time。

擴(kuò)展資料：

Python開(kāi)發(fā)人員盡量避開(kāi)不成熟或者不重要的優(yōu)化。一些針對(duì)非重要部位的加快運(yùn)行速度的補(bǔ)丁通常不會(huì)被合并到Python內(nèi)。在某些對(duì)運(yùn)行速度要求很高的情況，Python設(shè)計(jì)師傾向于使用JIT技術(shù)，或者用使用C/C++語(yǔ)言改寫(xiě)這部分程序。可用的JIT技術(shù)是PyPy。

Python是完全面向?qū)ο蟮恼Z(yǔ)言。函數(shù)、模塊、數(shù)字、字符串都是對(duì)象。并且完全支持繼承、重載、派生、多繼承，有益于增強(qiáng)源代碼的復(fù)用性。

Python支持重載運(yùn)算符和動(dòng)態(tài)類型。相對(duì)于Lisp這種傳統(tǒng)的函數(shù)式編程語(yǔ)言，Python對(duì)函數(shù)式設(shè)計(jì)只提供了有限的支持。有兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久經(jīng)考驗(yàn)的函數(shù)式程序設(shè)計(jì)工具。

參考資料來(lái)源：百度百科-Python

用Python做生存分析--lifelines庫(kù)簡(jiǎn)介

Python提供了一個(gè)簡(jiǎn)單而強(qiáng)大的生存分析包——lifelines，可以非常方便的進(jìn)行應(yīng)用。這篇文章將為大家簡(jiǎn)單介紹這個(gè)包的安裝和使用。

lifelines支持用pip的方法進(jìn)行安裝，您可以使用以下命令進(jìn)行一鍵安裝：

在python中，可以利用lifelines進(jìn)行累計(jì)生存曲線的繪制、Log Rank test、Cox回歸等。下面以lifelines包中自帶的測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行一個(gè)簡(jiǎn)單的示例。

首先加載和使用自帶的數(shù)據(jù)集：

運(yùn)行一下將會(huì)看到以下結(jié)果，

數(shù)據(jù)有三列，其中T代表min(T, C)，其中T為死亡時(shí)間，C為觀測(cè)截止時(shí)間。E代表是否觀到“死亡”，1代表觀測(cè)到了，0代表未觀測(cè)到，即生存分析中的刪失數(shù)據(jù)，共7個(gè)。 group代表是否存在病毒， miR-137代表存在病毒，control代表為不存在即對(duì)照組，根據(jù)統(tǒng)計(jì)，存在miR-137病毒人數(shù)34人，不存在129人。

利用此數(shù)據(jù)取擬合擬生存分析中的Kaplan Meier模型（專用于估計(jì)生存函數(shù)的模型），并繪制全體人群的生存曲線。

圖中藍(lán)色實(shí)線為生存曲線，淺藍(lán)色帶代表了95%置信區(qū)間。隨著時(shí)間增加，存活概率S(t)越來(lái)越小，這是一定的，同時(shí)S(t)=0.5時(shí)，t的95%置信區(qū)間為[53, 58]。這并不是我們關(guān)注的重點(diǎn)，我們真正要關(guān)注的實(shí)驗(yàn)組（存在病毒）和對(duì)照組（未存在病毒）的生存曲線差異。因此我們要按照group等于“miR-137”和“control”分組，分別觀察對(duì)應(yīng)的生存曲線:

可以看到，帶有miR-137病毒的生存曲線在control組下方。說(shuō)明其平均存活時(shí)間明顯小于control組。同時(shí)帶有miR-137病毒存活50%對(duì)應(yīng)的存活時(shí)間95%置信區(qū)間為[19,29]，對(duì)應(yīng)的control組為[56,60]。差異較大，這個(gè)方法可以應(yīng)用在分析用戶流失等場(chǎng)景，比如我們對(duì)一組人群實(shí)行了一些防止流行活動(dòng)，我們可以通過(guò)此種方式分析我們活動(dòng)是否有效。

該模型以生存結(jié)局和生存時(shí)間為應(yīng)變量，可同時(shí)分析眾多因素對(duì)生存期的影響，能分析帶有截尾生存時(shí)間的資料，且不要求估計(jì)資料的生存分布類型。

對(duì)于回歸模型的假設(shè)檢驗(yàn)通常采用似然比檢驗(yàn)、Wald檢驗(yàn)和記分檢驗(yàn)，其檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量均服從卡方分布。，其自由度為模型中待檢驗(yàn)的自變量個(gè)數(shù)。一般說(shuō)來(lái)，Cox回歸系數(shù)的估計(jì)和模型的假設(shè)檢驗(yàn)計(jì)算量較大，通常需利用計(jì)算機(jī)來(lái)完成相應(yīng)的計(jì)算

通常存活時(shí)間與多種因素都存在關(guān)聯(lián)，因此我們的面臨的數(shù)據(jù)是多維的。下面使用一個(gè)更復(fù)雜的數(shù)據(jù)集。首先仍然是導(dǎo)入和使用示例數(shù)據(jù)。

[圖片上傳中...(24515569-a5987d05b5e05a26.png-4ed038-1600008755271-0)]

其中T代表min(T, C)，其中T為死亡時(shí)間，C為觀測(cè)截止時(shí)間。E代表是否觀察到“死亡”，1代表觀測(cè)到了，0代表未觀測(cè)到，即生存分析中的 “刪失” 數(shù)據(jù)，刪失數(shù)據(jù)共11個(gè)。var1,var2,var3代表了我們關(guān)系的變量，可以是是否為實(shí)驗(yàn)組的虛擬變量，可以是一個(gè)用戶的渠道路徑，也可以是用戶自身的屬性。

我們利用此數(shù)據(jù)進(jìn)行Cox回歸

從結(jié)果來(lái)看，我們認(rèn)為var1和var3在5%的顯著性水平下是顯著的。認(rèn)為var1水平越高，用戶的風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)值越大，即存活時(shí)間越短（cox回歸是對(duì)風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)建模，這與死亡加速模型剛好相反，死亡加速模型是對(duì)存活時(shí)間建模，兩個(gè)模型的參數(shù)符號(hào)相反）。同理，var3水平越高，用戶的風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)值越大。

網(wǎng)站題目：生存函數(shù)python,生存函數(shù)與分布函數(shù)的關(guān)系
文章路徑：http://chinadenli.net/article41/dsigced.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供微信小程序、關(guān)鍵詞優(yōu)化、定制開(kāi)發(fā)、靜態(tài)網(wǎng)站、網(wǎng)站營(yíng)銷、品牌網(wǎng)站制作

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請(qǐng)盡快告知，我們將會(huì)在第一時(shí)間刪除。文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場(chǎng)，如需處理請(qǐng)聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時(shí)需注明來(lái)源： 創(chuàng)新互聯(lián)