本节书摘来异步社区《Python机器学习实践指南》一书中的第1章，作者： 【美】Alexander T. Combs，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。
第1章 Python机器学习的生态系统
Python机器学习实践指南
机器学习正在迅速改变我们的世界。作为人工智能的核心，我们几乎每天都会读到机器学习如何改变日常的生活。一些人认为它会带领我们进入一个风格奇异的高科技乌托邦；而另一些人认为我们正迈向一个高科技天启时代，将与窃取我们工作机会的机器人和无人机敢死队进行持久的战争。不过，虽然权威专家们可能会喜欢讨论这些夸张的未来，但更为平凡的现实是，机器学习正在快速成为我们日常生活的固定装备。随着我们微小但循序渐进地改进自身与计算机以及周围世界之间的互动，机器学习正在悄悄地改善着我们的生活。
如果你在Amazon.com这样的在线零售商店购物，使用Spotify或Netflix这样的流媒体音乐或电影服务，甚至只是执行一次Google搜索，你就已经触碰到了机器学习的应用。使用这些服务的用户会产生数据，这些数据会被收集、汇总并送入模型，而模型最终会为每个用户创建个性化的体验来完善服务。
想要深入到机器学习应用的开发中，现在就是一个理想的时机。你会发现，Python是开发这些应用的理想选择。Python拥有一个深度的、活跃的开发者社区，许多开发者也来自科学家的社区。这为Python提供了一组丰富的科学计算库。在本书中，我们将讨论并使用这些来自Python科学栈的库。
在接下来的章节中，我们将一步步学习如何建立各种不同的机器学习应用。但是，在真正开始之前，我们将使用本章剩下的篇幅讨论这些关键库的特性，以及如何准备能充分利用它们的环境。
我们将在本章中介绍以下主题。
数据科学/机器学习的工作流程。
工作流中每个阶段的库。
设置你的环境。
