論機器學習和編程語言：ML需要專用的計算機語言嗎？

任何機器學習系統複雜到一定程度，都會包含一個臨時開發的、不合規範的、充滿錯誤的、運行速度很慢的、只有一半功能的編程語言實現。（格林斯潘第十定律） 我們很高興看到機器學習大爆發，以及機器學習模型的複雜度和用來構建模型的框架。越來越多的頂尖模型更多地涉及到編程問題，通常它們需要支持循環和遞歸等編程結構，這給創建它們的工具（編程語言）帶來了一些有趣的問題。 儘管機器學習沒有專用的語言，但有的機器學習框架

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