2020机器学习的5大编程语言

MrLee14天前 75

如果您是机器学习的新手,您可能会认为我应该学习哪种编程语言?如今,不同的人正在使用不同的编程语言,但是在众多流行的高级编程语言中,哪种是最适合机器学习的语言? 

2020年机器学习的编程语言及其图书馆的前5名

机器学习是增长最快的领域之一,见证了技术世界的迅猛发展。机器学习没有最好的语言,它取决于您要构建的语言。要在该领域工作,您只需要根据自己的喜好,项目要求和喜好很好地学习一种特定的编程语言即可。只需探索这些最常用的语言中的一种,然后选择一种,就无需接受任何人的推荐。 

1. Python

Python引领了所有其他语言,超过60%的机器学习开发人员正在使用Python并优先进行开发,因为python易于学习。可扩展和开源。Python有许多很棒的可视化软件包和有用的核心库,例如Numpy,scipy,pandas,matplotlib,seaborn和sklearn,它们确实使您的工作变得非常轻松,并赋予了机器学习的能力。 

 

Numpy: Numeric Python或Numpy是用于Python的线性代数库,具有强大的数据结构,可有效地计算多维数组和矩阵。

Pandas:这是最受欢迎的Python库,可为数据分析提供高度优化的性能。

Matplotlib:这是一个流行的python绘图库,用于创建基本图形,如折线图,条形图,直方图等。

Seaborn:提供用于创建有吸引力的图形的高级界面

sci-kit Learn:它用于数据挖掘和数据分析,它实现了广泛的机器学习算法,例如分类,回归和聚类算法,包括支持向量机,随机森林,梯度提升,k-means。

2. Java 

这种编程语言是“万事通”,在ML行业中也继续占据主导地位。Java提供了许多良好的环境,例如Weka,Knime,RapidMiner,Elka,这些环境过去使用图形用户界面执行机器学习任务。 

Weka:这是一个免费的可移植库,主要用于数据挖掘,数据分析和预测建模,最适合用于机器学习算法。它易于使用图形界面,并支持多种标准数据挖掘任务,包括数据预处理,分类,聚类和功能选择。

JavaML:一种Java API,具有简单易用的界面,可以用清晰的书写方式和正确记录的算法实现来用Java实现机器学习和数据挖掘算法的集合。

Deeplearning4j:这是一个创新的开源分布式深度学习库,它提供了一个广泛支持机器学习算法的计算框架。该库对于识别模式,情感,声音和文本非常有用,并且是专门为业务环境设计的。

ELKI:这是一个独特的开源数据挖掘框架,主要专注于数据挖掘算法和数据管理的独立评估,并着重于无监督方法。它还允许使用任意数据类型,文件格式或距离或相似性度量。

3. C ++

超快速C ++编程语言在机器学习领域中也非常流行。大多数机器学习平台都支持这种强大的语言。如果您具有使用C ++的一些良好的工作知识,那么使用C ++学习机器学习是一个不错的主意。与大多数编程语言相比,C ++效率更高。TensorFlow和Torch等许多强大的库都是用C ++编程语言实现的,因此机器学习和C ++确实是一个很好的组合。 

 

TensoFlow: Google的开源TensorFlow用于使用数据流图在任何CPU或GPU上进行数值计算,并根据所获取的任何信息进行决策。

Torch:一个开放源代码的机器学习库,通过提供大量算法,可以简化科学和数字运算。它可以简化并提高效率和速度。

mlpack:超快速,灵活的机器学习库,它使用C ++类提供可扩展的尖端机器学习算法的实现,该类可以集成到大规模机器学习解决方案中

4. R

R是一种非常流行的编程语言,用于机器学习中的统计计算,分析和可视化。它是一种完美的基于图形的语言,可以通过Facebook,Google等数据专业人士广泛使用的图表来探索统计数据。尽管R在生物工程和生物医学统计中非常受青睐,但在实现机器学习(如回归,分类,和决策树的形成。 

xgboost:用于实现梯度增强框架,并因其性能和速度而广受欢迎。它支持各种目标函数,例如回归,分类和排名,并且可扩展,因此您可以轻松定义自己的目标。

mlr:这是用于分类,回归和聚类问题的可扩展框架,并具有通过s3继承的简单扩展机制。

PARTY:此程序包用于递归分区。该软件包用于基于条件推理算法构建决策树。这个软件包也很广泛,减少了培训时间和偏见。

CARET:此软件包的开发目的是针对给定的业务问题,将针对几种不同算法的模型训练和预测相结合,并帮助选择最佳的机器学习算法。

5. Javascript

它是最广泛使用的高级动态类型语言之一,它是灵活的多范式。Javascript在ML中也是如此流行,以至于诸如Google的Tensorflow.js之类的知名项目都基于JavaScript。如果您是Java语言的精通者,那么从字面上看,您可以做所有事情,从全栈到机器学习和NLP。 

Brain.js:这是GPU加速的,易于将JavaScript中的神经网络集成在一起的语言,可与浏览器中的Node.js一起使用,并提供多种神经网络实现来训练以完成不同的任务。它是如此简单,以至于您不需要了解神经网络就可以使用。

Tensorflow.js:这是一个流行的JavaScript机器学习库。您可以使用灵活的API在JavaScript中直接构建和训练模型,并且使用Tensorflow.js可以解决几乎所有机器学习中的问题。您还可以使用自己的数据重新训练现有的ML模型。

machinelearn.js:它是Javascript的救星,它替代了python的ScikitLearn库。它提供了聚类,分解,特征提取模型和实用程序,用于有监督和无监督的学习。

face-api.js:一种现成的API,其中包括众所周知的人脸检测和识别模型的实现,这些模型已预先训练有各种各样的数据集。它使您可以灵活地直接插入任何Node.js和浏览器环境。该库轻巧,可以在移动浏览器和Web浏览器上毫无问题地使用。

在这些编程语言中,Python仍然是ML领域中最受欢迎的语言。尽管像JavaScript这样的语言是后起之秀,加班也许可以达到顶峰。因此,建议选择这些语言。 


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