2020年用於機器學習的5大編程語言及其庫

若是你是機器學習的新手，你可能會想我應該學什麼編程語言?不一樣的人使用不一樣的編程語言，但在這些流行的高級編程語言中，哪種最適合機器學習?

機器學習是技術領域發展最快的領域之一，其發展速度呈指數級增加。沒有最好的機器學習語言，這取決於你想要構建什麼，在這個領域工做，只需探索這些經常使用語言中的一些，並選擇其中一種。

**1：**Python

Python領先於全部其餘語言，超過60%的機器學習開發人員在開發中使用它，由於Python很容易學習，可擴展和開源。Python有許多很棒的可視化包和核心庫，如Numpy, scipy, pandas, matplotlib, seaborn, sklearn。

• Numpy:Numpy是Python的線性代數庫，具備強大的數據結構，能夠高效地計算多維數組和矩陣。

• Pandas:這是最流行的Python庫，爲數據分析提供了高度優化的性能。

• Matplotlib:這是一個流行的python繪圖庫，用於建立基本圖形，如折線圖、柱狀圖、直方圖等。

• Seaborn:爲建立吸引人的圖形提供高級接口

• sci-kit Learn:用於數據挖掘和數據分析，實現了普遍的機器學習算法，如分類，迴歸和聚類算法，包括支持向量機，隨機森林，梯度加強，k-means。

2：Java

Java提供了許多良好的環境，如Weka、Knime、RapidMiner、Elka，這些環境用於使用圖形用戶界面執行機器學習任務。

• Weka:這是一個免費的、可移植的庫，主要用於數據挖掘、數據分析和預測建模，最適合用於機器學習算法。它易於與圖形界面一塊兒使用，並支持多種標準的數據挖掘任務，包括數據預處理、分類、聚類和特徵選擇。

• JavaML:一個具備簡單易用接口的Java API，用Java實現機器學習和數據挖掘算法集合，並清晰地編寫和正確地記錄算法實現。

• Deeplearning4j:這是一個創新的開源分佈式深度學習庫，它提供了一個普遍支持機器學習算法的計算框架。這個庫在識別模式、情緒、聲音和文本方面很是有用，是專門爲商業環境設計的。

• ELKI:它是一個獨特的開源數據挖掘框架，主要側重於數據挖掘算法和數據管理的獨立評估，強調無監督的方法。它還容許任意數據類型、文件格式或距離或類似性度量。

3：C++

超快的c++編程語言在機器學習領域也很受歡迎。這個強大的語言獲得了大多數機器學習平臺的支持。與大多數編程語言相比，c++要高效得多。許多強大的庫，如TensorFlow和Torch都是用c++編程語言實現的，因此機器學習和c++確實是一個很好的組合。

• TensoFlow:谷歌的開源TensorFlow用於在任何CPU或GPU上使用數據流圖進行數值計算，並根據它得到的任何信息作出決策。

• Torch:一個開放源代碼的機器學習庫，經過提供大量的算法，使科學和數字操做更容易。它使工做更容易，提升了效率和速度。

• mlpack:一個超高速、靈活的機器學習庫，它使用c++類提供尖端機器學習算法的快速和可擴展實現，這些類能夠集成到大規模的機器學習解決方案中。

4：R

R是一種很是流行的編程語言，用於機器學習中的統計計算、分析和可視化。它是一種完美的基於圖形的語言，用於經過圖形來探索統計數據，被Facebook、谷歌等數據專業人士普遍使用。R在生物工程和生物醫學統計方面很是受歡迎，在實現機器學習如迴歸、分類和決策樹造成方面也很受歡迎。

• xgboost:它用於實現梯度加強框架，因其性能和速度而流行。它支持各類目標函數，如迴歸、分類和排名，而且是可擴展的，所以你能夠輕鬆地定義本身的目標。

• mlr:它是一個可擴展的框架，用於解決分類、迴歸和集羣問題，而且經過s3繼承具備簡單的擴展機制。

• PARTY:這個包用於遞歸分區。該程序包用於創建基於條件推理算法的決策樹。這個包也很普遍，減小了訓練時間和誤差。

• CARET:這個程序包是爲了將針對給定業務問題的幾種不一樣算法的模型訓練和預測結合起來而開發的，有助於選擇最佳的機器學習算法。

5：JavaScript

它是一種應用最普遍的、高級的、動態類型化的、靈活的、多範式的語言。Javascript在ML中也很是流行，以致於像谷歌的Tensorflow.js這樣的熱門項目都是基於Javascript的。若是你精通Javascript，那麼你能夠完成從全棧到機器學習和NLP的全部工做。

• Brain.js:它是一個加速的GPU，很容易在JavaScript中集成神經網絡，在瀏覽器中與Node.js一塊兒使用，並提供多種神經網絡實現來訓練作不一樣的事情。它使用起來很是簡單，你不須要了解神經網絡的詳細信息就可使用它。

• Tensorflow.js:它是一個流行的JavaScript機器學習庫。你可使用靈活的api直接在JavaScript中構建和訓練模型，機器學習中的幾乎全部問題均可以使用Tensorflow.js解決。你還可使用本身的數據從新訓練現有的ML模型。

• machinelearn.js:它取代了python的ScikitLearn庫。它爲有監督和無監督學習提供聚類、分解、特徵提取模型和實用工具。

• face-api.js:一個現成的api，包含了衆所周知的人臉檢測和識別模型的實現，這些模型是用各類各樣的數據集預先訓練的。它提供了直接插入任何Node.js和瀏覽器環境的靈活性。這個庫是輕量級的，能夠在移動和web瀏覽器上使用，沒有任何問題。

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