數據挖掘，機器學習，自然語言處理這三者是什么關系
數據挖掘，機器學習，自然語言處理三者的關系：
1、數據挖掘、機器學習、自然語言處理三者之間既有交集也有不同，彼此之間既有聯系和互相運用，也有各自不同的領域和應用。
2、數據挖掘是一門交叉性很強的學科，可以用到機器學習算法以及傳統統計的方法，最終的目的是要從數據中挖掘到需要的知識，從而指導人們的活動。數據挖掘的重點在于應用，用何種算法并不是很重要，關鍵是能夠滿足實際應用背景。而機器學習則偏重于算法本身的設計。
3、機器學習通俗的說就是讓機器自己去學習然后通過學習到的知識來指導進一步的判斷。用一堆的樣本數據來讓計算機進行運算，樣本數據可以是有類標簽并設計懲罰函數，通過不斷的迭代，機器就學會了怎樣進行分類，使得懲罰最小。然后用學習到的分類規則進行預測等活動。
4、自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、數學于一體的科學。因此，這一領域的研究將涉及自然語言，即人們日常使用的語言，所以它與語言學的研究有著密切的聯系但又有重要的區別。自然語言處理并不是一般地研究自然語言，而在于研制能有效地實現自然語言通信的計算機系統，特別是其中的軟件系統。因而它是計算機科學的一部分。自然語言處理（NLP）是計算機科學，人工智能，語言學關注計算機和人類（自然）語言之間的相互作用的領域。
學完Python都可以做什么
從入門級選手到專業級選手都在做的——爬蟲
用 Python 寫爬蟲的教程網上一抓一大把，據我所知很多初學 Python 的人都是使用它編寫爬蟲程序。小到抓取一個小黃圖網站，大到一個互聯網公司的商業應用。通過 Python 入門爬蟲比較簡單易學，不需要在一開始掌握太多太基礎太底層的知識就可以很快上手，而且很快可以做出成果，非常適合小白一開始想做出點看得見的東西的成就感。
除了入門，爬蟲也被廣泛應用到一些需要數據的公司、平臺和組織，通過抓取互聯網上的公開數據，來實現一些商業價值是非常常見的做法。當然這些選手的爬蟲就要厲害的多了，需要處理包括路由、存儲、分布式計算等很多問題，與小白的抓黃圖小程序，復雜度差了很多倍。
Web 程序
除了爬蟲，Python 也廣泛應用到了 Web 端程序，比如你現在正在使用的知乎，主站后臺就是基于 Python 的 tornado 框架，豆瓣的后臺也是基于 Python。除了 tornado (Tornado Web Server)，Python 常用的 Web 框架還有 Flask(Welcome | Flask (A Python Microframework))，Django (The Web framework for perfectionists with deadlines) 等等。通過上述框架，你可以很方便實現一個 Web 程序，比如我認識的一些朋友，就通過 Python 自己編寫了自己的博客程序，包括之前的 zhihu.photo，我就是通過 Flask 實現的后臺(出于版權等原因，我已經停掉了這個網站)。除了上述框架，你也可以嘗試自己實現一個 Web 框架。
桌面程序
Python 也有很多 UI 庫，你可以很方便地完成一個 GUI 程序(話說我最開始接觸編程的時候，就覺得寫 GUI 好炫酷，不過搞了好久才在 VC6 搞出一個小程序，后來又輾轉 Delphi、Java等，最后接觸到 Python 的時候，我對 GUI 已經不感興趣了)。Python 實現 GUI 的實例也不少，包括大名鼎鼎的 Dropbox，就是 Python 實現的服務器端和客戶端程序。
人工智能(AI)與機器學習e5a48de588ba686964616f
人工智能是現在非常火的一個方向，AI熱潮讓Python語言的未來充滿了無限的潛力。現在釋放出來的幾個非常有影響力的AI框架，大多是Python的實現，為什么呢?因為Python足夠動態、具有足夠性能，這是AI技術所需要的技術特點。比如基于Python的深度學習庫、深度學習方向、機器學習方向、自然語言處理方向的一些網站基本都是通過Python來實現的。
機器學習，尤其是現在火爆的深度學習，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科學計算領域一直有著較好的聲譽，其簡潔清晰的語法以及豐富的計算工具，深受此領域開發者喜愛。
早在深度學習以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能夠很方便地完成幾乎所有機器學習模型，從經典數據集下載到構建模型只需要簡單的幾行代碼。配合Pandas、matplotlib等工具，能很簡單地進行調整。
而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度學習框架更是極大地拓展了機器學習的可能。使用Keras編寫一個手寫數字識別的深度學習網絡僅僅需要寥寥數十行代碼，即可借助底層實現，方便地調用包括GPU在內的大量資源完成工作。
值得一提的是，無論什么框架，Python只是作為前端描述用的語言，實際計算則是通過底層的C/C++實現。由于Python能很方便地引入和使用C/C++項目和庫，從而實現功能和性能上的擴展，這樣的大規模計算中，讓開發者更關注邏輯于數據本身，而從內存分配等繁雜工作中解放出來，是Python被廣泛應用到機器學習領域的重要原因。
科學計算
Python 的開發效率很高，性能要求較高的模塊可以用 C 改寫，Python 調用。同時，Python 可以更高層次的抽象問題，所以在科學計算領域也非常熱門。包括 scipy、numpy 等用于科學計算的第三方庫的出現，更是方便了又一定數學基礎，但是計算機基礎一般的朋友。
