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为什么做AI的都选Python?

1、人工智能的核心算法是完全依赖于C/C++的，而且Python历史上也一直都是科学计算和数据分析的重要工具。

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2、您好，这主要是因为Python在处理人工智能方面有优势，所以很多人都会这么选择。

3、大大降低开发周期，避免重复造轮子，还有python的是可移植性、可扩展性、可嵌入性、少量代码可以做很多事，这就是为何人工智能(AI)首选Python。

4、更加人性化的设计 Python的设计更加人性化，具有快速、坚固、可移植性、可扩展性的特点，十分适合人工智能；开源免费，而且学习简单，很容易实现普及；内置强大的库，可以轻松实现更大强大的功能。

5、而且Python历史上也一直都是科学计算和数据分析的重要工具，有numpy这样的底子，因为行业近似所以选择API binding语言的时候会首选Python，同时复用numpy这样的基础库既减少了开发工作量，也方便从业人员上手。

Python的好处是开发、部署都很快，变更起来很容易，代码量小所以抛弃起来也很容易，不容易背上历史负担；如果是业务本身比较繁杂、变更比较频繁的，Python和PHP这样的脚本语言就比较合适。

没有更好。这个要取决于你的技术的深度。如果你的技术够好那就都行。如果想快速入门，就 python。这个好上手。

Java跑得更快，在WEKA上做数据分析会更“舒服”。但python更加全面，适用性更广。做统计挖掘算法分析的话用R，如果是其他用途建议学Python。

给你的建议就是：学习Python，原因：Python易学简单，适合作为第一入门编程语言。虽然目前Python就业机会没有Java多，但是后面会慢慢增加，这点可以从Python被纳入中高考和小学教程还有计算机二级考试可以看出。

其次，由于其简洁优美和极高的开发效率，Python也得到了国内越来越多的公司的青睐，也有更多的公司选用Python进行Web、搜索引擎、云计算、大数据、人工智能、科学计算等方向的开发。

Python：数据分析，人工智能，web开发，测试，运维，web安全。Java：移动应用、科学应用、大数据开发、安卓开发、服务器开发、桌面开发、游戏开发。

1、K-MEANS算法：k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。

2、kmeans即k均值算法。k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。

3、写一个使用K-Means文本聚类算法对几万条文本记录（每条记录的特征向量大约10来个）进行文本聚类时，由于程序细节上有问题，就导致了Javaheap space的内存溢出问题，后来通过修改程序得到了解决。

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