這是我們學習 Python 及其在機器學習 (ML) 和人工智能 (AI) 中的應用系列中的第三個模塊。在上一個模塊中，我們了解了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和循環(huán)?，F(xiàn)在讓我們更深入地了解生成器和類。

這是我們系列中的第二個模塊，可幫助您了解 Python 及其在機器學習 (ML) 和人工智能 (AI) 中的使用。我們可以更深入地了解列表和元組數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并了解如何使用它們。

Python 是人工智能和機器學習的首要編程語言。本文將向您介紹重要的 Python 基礎知識，包括：從何處獲取 Python、Python 2 和 Python 3 之間的區(qū)別以及熟悉的語言概念（如語法和變量）如何在 Python 中工作。

在機器學習中，KL散度,JS散度,交叉熵這三個指標都是比較不好區(qū)分差異的，小編在看論文《Detecting Regions of Maximal Divergence for Spatio-Temporal Anomaly Detection》時，看到文中提到了這三種方法來比較時間序列中不同區(qū)域概率分布的差異。特意分享出來給各位小伙伴們加深理解。

隨著python的大火，人工智能領域也在蓬勃的發(fā)展（人工智能的大火也導致了python的發(fā)展）。在人工智能的發(fā)展中，圖像識別技術是里面發(fā)展得比較好的一部分技術，很多互聯(lián)網(wǎng)大廠都在這一方面投入了很多精力并獲得了不菲的成果。今天我們就通過介紹計算機圖像存儲的方式，來介紹一下圖像識別的原理吧！