人工智能的核心算法是完全依赖于C/C++的，
但是上层逻辑用C++开发效率太低。
Python语法简单而丰富，对C的支持也很好。
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Python虽然慢但是它只是调用AI接口，
真正的计算全是C/C++写好的数据底层，
用Python只是写相应的逻辑，几行代码就出来了。
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Java大多数的语言结构对于大数据的处理和 AI 系统的开发显得使不上劲。
更主要的原因是：
Python的开发生态成熟，有很多有用的库可以用。
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总之，Python作为AI首选语言的地位已经无法撼动。

何为回归：回归其实就是对已知公式的未知参数进行估计。
比如已知公式是y = a*x + b，未知参数是a和b。
我们现在有很多真实的(x,y)数据（训练样本），
回归就是利用这些数据对a和b的取值去自动估计。 
其实Logistic Regression 就是一个被logistic方程归一化后的线性回归，
仅此而已。至于用logistic方程而不用其它，
是因为这种归一化的方法往往比较合理，
能够打压过大和过小的结果（往往是噪音），
以保证主流的结果不至于被忽视。
Label encoding
Logistic Regression classifier
Naive Bayes classifier
Confusion matrix

1.百度AI官网https://ai.baidu.com创建应用
2.安装AI库pip install baidu-aip
3.调用AI接口client.basicGeneral(img)