第2章　了解Python

為了在真實環境中應用機器學習和數據科學，衍生出了許多可用的工具。將數據應用到這些工具上，便可執行一些基本的工程特征并開始建立預測模型。通過這種方式就可以解決機器學習問題。大多數工具包含所有流行的機器學習技術以解決實際問題。

思考一下汽車維修師的工作過程。首先，需要找到維修師并告知其問題。維修師拿起工具包并開始尋找合適的工具。然后，維修師使用這些工具來完成這項工作。在這項工作中并非所有的工具都是必需的，一些工具可能需要再三思考來決定是否使用。此外，應該遵循一定的順序來滿足要求。例如，維修師不能在未打開引擎前蓋的前提下去檢修引擎。

現實世界的問題也以類似的方式來解決。首先定義一個問題，然后尋找高層次的解決問題的方案。在確定高層次的方案之后，繼而尋找低層次的解決方案，并且按照特定的順序來使用這些解決方案以便最終解決問題。同樣，編程語言也是一種工具，通過使用編程語言可以實現想法或者解決方案。