30歲從學習Python開發轉向機器學習是否可行？

我不太能理解你的意思。你是說人到中年學習prthon實現機器學習算法。我僅從我理解的字面意思幫你解答。

想用Python學習機器學習，其實不用學多深入的。因為機器學習更多是算法上的東西。對大部分語言來說，算法是通用的。建議至少靈活運用list和循環，函數一定要會用。學了class會省好一些事，不過說實話，不會也不算硬傷。numpy庫主要是處理向量數組矩陣什么的比較方便，可以邊用邊學。但是數學基礎是必需的，不然只是堆砌代碼，而不明白怎么回事。

基于以下三個原因，我們選擇Python作為實現機器學習算法的編程語言：(一) Python的語法清晰；(二) 易于操作純文本文件；(三) 使用廣泛，存在大量的開發文檔。 可執行偽代碼 Python具有清晰的語法結構，大家也把它稱作可執行偽代碼（executable pseudo-code）。默認安裝的Python開發環境已經附帶了很多高級數據類型，如列表、元組、字典、集合、隊列等，無需進一步編程就可以使用這些數據類型的操作。使用這些數據類型使得實現抽象的數學概念非常簡單。此外，讀者還可以使用自己熟悉的編程風格，如面向對象編程、面向過程編程、或者函數式編程。不熟悉Python的讀者可以參閱附錄A，該附錄詳細介紹了Python語言、Python使用的數據類型以及安裝指南。 Python語言處理和操作文本文件非常簡單，非常易于處理非數值型數據。Python語言提供了豐富的正則表達式函數以及很多訪問Web頁面的函數庫，使得從HTML中提取數據變得非常簡單直觀。 Python比較流行 Python語言使用廣泛，代碼范例也很多，便于讀者快速學習和掌握。此外，在開發實際應用程序時，也可以利用豐富的模塊庫縮短開發周期。 在科學和金融領域，Python語言得到了廣泛應用。SciPy和NumPy等許多科學函數庫都實現了向量和矩陣操作，這些函數庫增加了代碼的可讀性，學過線性代數的人都可以看懂代碼的實際功能。另外，科學函數庫SciPy和NumPy使用底層語言（C和Fortran）編寫，提高了相關應用程序的計算性能。本書將大量使用Python的NumPy。 Python的科學工具可以與繪圖工具Matplotlib協同工作。Matplotlib可以繪制二D、三D圖形，也可以處理科學研究中經常使用到的圖形，所以本書也將大量使用Matplotlib。 Python開發環境還提供了交互式shell環境，允許用戶開發程序時查看和檢測程序內容。 Python開發環境將來還會集成Pylab模塊，它將NumPy、SciPy和Matplotlib合并為一個開發環境。在本書寫作時，Pylab還沒有并入Python環境，但是不遠的將來我們肯定可以在Python開發環境找到它。 Python語言的特色 諸如MATLAB和Mathematica等高級程序語言也允許用戶執行矩陣操作，MATLAB甚至還有許多內嵌的特征可以輕松地構造機器學習應用，而且MATLAB的運算速度也很快。然而MATLAB的不足之處是軟件費用太高，單個軟件授權就要花費數千美元。雖然也有適合MATLAB的第三方插件，但是沒有一個有影響力的大型開源項目。 Java和C等強類型程序設計語言也有矩陣數學庫，然而對于這些程序設計語言來說，最大的問題是即使完成簡單的操作也要編寫大量的代碼。程序員首先需要定義變量的類型，對于Java來說，每次封裝屬性時還需要實現getter和setter方法。另外還要記著實現子類，即使并不想使用子類，也必須實現子類方法。為了完成一個簡單的工作，我們必須花費大量時間編寫了很多無用冗長的代碼。Python語言則與Java和C完全不同，它清晰簡練，而且易于理解，即使不是編程人員也能夠理解程序的含義，而Java和C對于非編程人員則像天書一樣難于理解。 所有人在小學二年級已經學會了寫作，然而大多數人必須從事其他更重要的工作。 ——鮑比·奈特 也許某一天，我們可以在這句話中將“寫作”替代為“編寫代碼”，雖然有些人對于編寫代碼很感興趣，但是對于大多數人來說，編程僅是完成其他任務的工具而已。Python語言是高級編程語言，我們可以花費更多的時間處理數據的內在含義，而無須花費太多精力解決計算機如何得到數據結果。Python語言使得我們很容易表達自己的目的。 Python語言的缺點 Python語言唯一的不足是性能問題。Python程序運行的效率不如Java或者C代碼高，但是我們可以使用Python調用C編譯的代碼。這樣，我們就可以同時利用C和Python的優點，逐步地開發機器學習應用程序。我們可以首先使用Python編寫實驗程序，如果進一步想要在產品中實現機器學習，轉換成C代碼也不困難。如果程序是按照模塊化原則組織的，我們可以先構造可運行的Python程序，然后再逐步使用C代碼替換核心代碼以改進程序的性能。C++ Boost庫就適合完成這個任務，其他類似于Cython和PyPy的工具也可以編寫強類型的Python代碼，改進一般Python程序的性能。 如果程序的算法或者思想有缺陷，則無論程序的性能如何，都無法得到正確的結果。如果解決問題的思想存在問題，那么單純通過提高程序的運行效率，擴展用戶規模都無法解決這個核心問題。從這個角度來看，Python快速實現系統的優勢就更加明顯了，我們可以快速地檢驗算法或者思想是否正確，如果需要，再進一步優化代碼