2023年机器学习编程语言排行榜：必须了解的7种
作为一名机器学习从业者，经常被问到最适用于机器学习的编程语言是哪一种。这是一个非常重要的问题，因为选择合适的编程语言是实现机器学习模型的关键。这里我将深入探讨这个问题，并提供一些有用的建议。
常用的机器学习编程语言有Python,R,Java,Scala,Lua,MATLAB,JavaScript,C++,等等。这些语言都有自己的优劣势，应该根据实际情况来选择最适合自己的语言。
文章目录机器学习语言PythonRJuliaJavaScriptScalaC/C++Java机器学习语言如果对机器学习及其实际应用已经有了初步的了解，但可能还不知道如何入手或从哪里开始。对于想要深入研究机器学习的人来说，第一步至关重要。这就是了解机器学习中主要使用的编程语言。
在开始深入研究之前，我们不妨来看一看数据科学家的受欢迎程度。根据StackOverflow2018年的开发者调查结果，Python是最受欢迎的编程语言，其次是Java和Javascript。这是一个明显的信号，说明学习Python是一个很好的选择。因为它是最流行的编程语言之一，也是机器学习领域最常用的语言。
PythonPython是一种非常受欢迎的编程语言，它的创造者GuidoVanRossum曾说过：“我当然没有打算创建一种面向大众消费的语言”，但事实证明Python确实如此流行。因为它使编码变得简单而普及，避免了过于复杂的语法。
看看一张流行Python用例的图表。Web开发是最流行的用途,约占26%,但数据分析和机器学习的结合高达27%。那么为什么Python在机器学习领域如此受欢迎呢？
要回答这个问题，首先要了解人工智能项目与传统软件项目在技术堆栈和所需技能方面的差异。因此，选择一种稳定、灵活且具有多种工具的编程语言非常重要，Python恰好满足了所有这些要求。
除了简洁性和一致性之外，Python还有一个强大的社区，为构建各种机器学习框架和库提供了支持。这些已预先编写的Python代码包，可帮助机器学习工程师快速解决常见任务并更快地开发产品。因此,Python受到越来越多的喜爱,成为了机器学习的首选编程语言。Python之所以是机器学习领域的首选语言，因为它为ML提供了一种其他语言无法比拟的简单体验。由于它拥有丰富的库和框架，可以快速实现常用算法和工作流，开发者不必重复造轮子。
Python比其他语言更加直观，语法简洁，容易上手。它还是团队协作开发的首选，开发人员可以专注于机器学习任务，而不是语言
RR是一门针对高级统计和数据可视化而设计的编程语言，对于任何对机器学习或统计中涉及的数学计算感兴趣的人来说，这是一种理想的选择。
R在数据分析和可视化方面优于Python。它提供了丰富的统计和图形库，可以快速原型设计和使用数据集来构建ML模型。例如，如果想要对大量文本进行分词或短语提取来寻找模式，R可以更加优秀。
R还附带了一系列令人印象深刻的库和工具，可实现机器学习。这些高级数据分析包涵盖了建模前和建模后阶段，专为模型验证或数据可视化等特定任务而设计。除了一个活跃且乐于助人的开源社区之外，R还可以免费下载并附带GNU软件包，将其置于SAS和Matlab等昂贵的替代品中。RStudio是一个IDE，可让开发人员创建ML算法的统计可视化。R带有控制台、语法高亮编辑器和其他有用的工具，例如绘图、历史记录、调试、工作区管理。
Julia对，别想歪了，不是你们认为的某某。而是这个Julia是一种较不为人知的编程语言，虽然不如Python和R那么流行，但它的设计具有Python、MATLAB和R的功能和C++和Java的执行速度相结合的优势。
Julia有着两个巨大的优势：速度和专为并行性而设计。由于它有着脚本语言般的体验，所以对于Python/R开发者来说很容易上手。
在人工智能在人工智能方面，Julia主要适用于深度学习（在Python之后），非常适合进行基础数学和科学计算。Julia的设计主要针对科学计算领域，所以在这方面特别适用。由于这些计算能力，Julia相比Python和R更具可扩展性和更快的速度。
虽然Julia比Python还不够成熟，但它具有调用Python、C和Fortran库的能力，并拥有交互式命令行和完备的调试器。这使得它在处理高性能计算任务和深度学习方面具有优势。
但是与Python相比，Julia在面向对象编程、可扩展性、社区和库的多样性等方面还有待加强。它的社区和库目前还不如Python那么丰富。
JavaScript当想到机器学习时，JavaScript可能不是最常见的选择。然而随着TensorFlow.js的出现，JavaScript已经成为了机器学习领域中不可忽视的语言之一。TensorFlow.js是Google开源的库，它让我们可以使用JavaScript在浏览器中创建机器学习模型，或者在Node.js中构建机器学习应用。对于那些熟悉Web开发的人来说，TensorFlow.js是一个非常理想的入门工具。
TensorFlow.js支持WebGL，这就意味着当用户的设备有GPU时，机器学习模型可以得到更快的运行速度。例如如果用户在手机上访问网页，模型将能够利用手机上的GPU加速计算。
TensorFlow.js还支持导入现有的预训练模型、重新训练导入的模型，并在浏览器中创建新的模型。TensorFlow.js的优点是易于上手，适合Web开发人员学习，并且支持在浏览器中实现复杂的机器学习任务。缺点是相比于其它语言，JavaScript的运行速度可能会慢一些。但是这并不妨碍TensorFlow.js成为一种非常有用的机器学习工具。越来越多的开发人员正在将机器学习的技术从传统的后端服务器中转移到前端应用程序中。TensorFlow.js的出现，使得开发人员可以使用纯HTML格式来创建和运行机器学习模型，而不需要复杂的后端系统。这种简化的方式使得可以轻松地制作出卓越的项目。
例如，可以使用TensorFlow.js来实现自动图片处理，通过卷积神经网络生成艺术效果。可以使用AI来开发游戏。使用ML技术制作内容推荐引擎，从而更好地为用户推荐内容。使用TensorFlow.js在本地网络/设备上学习使用模式，监控活动。例如，可以使用机器学习进行对象检测，识别图片中的许可证。
TensorFlow.js的简单性和灵活性使得它成为了一种强大的工具，能够实现各种各样的机器学习应用。
ScalaScala是一种高级编程语言，它比Python更快，将面向对象和函数式编程的优势融入了一种语言中。它最初是为Java虚拟机（JVM）设计的，因此与Java的互操作性非常高，开发人员可以很容易地在Scala中使用Java代码。Scala的静态类型特性可以帮助开发人员更早地发现错误，提高程序的健壮性和可靠性。
Scala拥有多种用于线性代数、随机数生成、科学计算等领域的库，它们可以帮助开发人员更快速地构建高性能系统.因为它高效的运行速度和丰富的第三方库，Scala成为大数据处理和分布式系统领域中首选语言。
Scala在性能、学习曲线和易用性方面也是ApacheSpark的绝佳选择（ApacheSpark是一个数据处理框架，用于处理巨型数据集上的任务并通过多台计算机分发数据处理任务）。
C/C++C/C++虽然与机器学习难以匹配，但仍有其优势。Python比C/C++更灵活，语法简单易学，可以更好地帮助开发者专注于机器学习的细节，并且有许多可用库和包。然而，C/C++也有其独特的优势。C/C++是一种高效的编程语言，可用于构建高性能的机器学习算法。此外，使用C/C++可以更好地控制硬件资源，如内存和CPU。很多机器学习框架如TensorFlow,caffe,vowpal,wabbit,libsvm都是用C++实现的。
一般来说，在速度极其重要，没有Python库可用或需要控制内存使用时，使用C/C++会更优。由于C/C++是一种经典的编程语言，在补充现有机器学习项目或需要高效硬件资源控制时使用C/C++可能是最佳选择。
JavaJava一般以企业开发和后端系统而闻名，但它也可以成为机器学习领域的优秀选择。选择Java而不是Python或R有几个原因。
首先，许多公司的基础设施、软件、应用程序都是用Java构建的，这意味着集成和兼容性问题得到了最小化。此外，很多流行的数据科学框架如Fink、Hadoop、Hive和Spark都是用Java编写的，这使得Java成为数据科学领域的首选语言。
Java可用于数据科学中的各种流程，例如清洗数据、数据导入和导出、统计分析、深度学习、NLP和数据可视化等。Java虚拟机使开发人员可以编写跨多个平台相同的代码，并且可以更快地构建工具。Java是一种易于扩展的编程语言，这使得Java成为大型机器学习项目的首选语言。此外，Java像C/C++一样快速执行，这就是为什么Linkedin、Facebook和Twitter使用Java来满足他们的一些机器学习需求。Java是一种强类型编程语言，这意味着开发人员必须明确和具体地了解变量和数据类型，这对于机器学习项目来说是很重要的。最后,生产代码库通常用Java编写。所以选择Java可以让开发人员在企业级的环境中使用机器学习算法并实现高效的结果。
Java还配备了各种用于ML的工具和库：
机器学习能解决哪些问题
作者 网易云课堂
机器学习是什么？
套用一下大神们对机器学习的定义，机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单一点说，就是计算机从数据中学习出规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。
近年来互联网数据大爆炸，数据的丰富度和覆盖面远远超出人工可以观察和总结的范畴，而机器学习的算法能指引计算机在海量数据中，挖掘出有用的价值，也使得无数学习者为之着迷。
作为机器学习工程师，虽说不是专家，但总算有一些机器学习的项目经验，这一篇就我们的经验和各位同仁的分享，总结一些对于初学者入门有帮助的方法和对进阶有用的资料。
◆ ◆ ◆机器学习关注问题并非所有的问题都适合用机器学习解决(很多逻辑清晰的问题用规则能很高效和准确地处理)，也没有一个机器学习算法可以通用于所有问题。机器学习，到底关心和解决什么样的问题。
从功能的角度分类，机器学习在一定量级的数据上，可以解决下列问题：
1.分类问题：根据数据样本上抽取出的特征，判定其属于有限个类别中的哪一个。比如：垃圾邮件识别(结果类别：1、垃圾邮件2、正常邮件)。
2.回归问题：根据数据样本上抽取出的特征，预测一个连续值的结果。比如：星爷《美人鱼》票房
3.聚类问题：根据数据样本上抽取出的特征，让样本抱抱团(相近/相关的样本在一团内)。比如：google的新闻分类。
我们再把上述常见问题划到机器学习最典型的2个分类上。
分类与回归问题需要用已知结果的数据做训练，属于“监督学习”
聚类的问题不需要已知标签，属于“非监督学习”。
如果在IT行业(尤其是互联网)里溜达一圈，你会发现机器学习在以下热点问题中有广泛应用：
◆ ◆ ◆入门方法与学习路径机器学习对大多数入门者也有一个比较通用的学习路径，也有一些优秀的入门资料可以降低大家的学习门槛，同时激发我们的学习乐趣。
简单说来，大概的一个学习路径如下：
最左边之所以列了『数学基础』『典型机器学习算法』『编程基础』三个并行的部分，是因为机器学习是一个将数学/算法理论和工程实践紧密结合的领域，需要扎实的理论基础帮助引导数据分析与模型调优，同时也需要精湛的工程开发能力去高效化地训练和部署模型和服务。
在互联网领域从事机器学习的人，有2类背景的人比较多：
1.程序员出身，这类同学工程经验相对会多一些。
2.学数学统计领域出身，这部分同学理论基础相对扎实一些。
因此对比上图，2类同学入门机器学习，所欠缺和需要加强的部分是不一样的。
下面就上述图中的部分，展开来分别扯几句：
数学基础 机器学习之所以相对于其他开发工作，更有门槛的根本原因就是数学。每一个算法，要在训练集上最大程度拟合同时又保证泛化能力，需要不断分析结果和数据，调优参数，这需要我们对数据分布和模型底层的数学原理有一定的理解。所幸的是如果只是想合理应用机器学习，而不是做相关方向高精尖的research，需要的数学知识啃一啃还是基本能理解下来的。基本所有常见机器学习算法需要的数学基础，都集中在微积分、线性代数和概率与统计当中。
典型算法绝大多数问题用典型机器学习的算法都能解决，粗略地列举一下这些方法如下：
机器学习里所说的“算法”与程序员所说的“数据结构与算法分析”里的“算法”略有区别。前者更关注结果数据的召回率、精确度、准确性等方面，后者更关注执行过程的时间复杂度、空间复杂度等方面。当然，实际机器学习问题中，对效率和资源占用的考量是不可或缺的。
编程语言、工具和环境看了无数的理论与知识，总归要落到实际动手实现和解决问题上。对初学者而言，Python和R语言是很好的入门语言，很容易上手，同时又活跃的社区支持，丰富的工具包帮助我们完成想法。相对而言，似乎计算机相关的同学用Python多一些，而数学统计出身的同学更喜欢R一些。资深程序员则更偏向java和C++相关机器学习package。
基本工作流程以上我们基本具备了机器学习的必要条件，剩下的就是怎么运用它们去做一个完整的机器学习项目。其工作流程如下: 抽象成数学问题—— 获取数据——特征预处理与特征选择——训练模型与调优——模型诊断——模型融合——上线运行。
这些工作流程主要是工程实践上总结出的一些经验。并不是每个项目都包含完整的一个流程。这里的部分只是一个指导性的说明，只有大家自己多实践，多积累项目经验，才会有自己更深刻的认识。
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工业机器人常用语言
Val语言发展历程
美国的Unimation公司于1979年推出了VAL语言。它是在BASIC语言基础上扩展的一种机器人语言，因此具有BASIC的内核与结构，编程简单，语句简练。VAL语言成功地用于PUMA和UNIMATE型机器人。1984年，Unimation公司又推出了在VAL基础上改进的机器人语言——VAL语言。VAL语言除了含有VAL语言的全部功能外，还增加了对传感器信息的读取，使得可以利用传感器信息进行运动控制。
机器人语言可以按照其作业描述水平的程度分为动作级编程语言、对象级编程语言和任务级编程语言三类。动作级编程语言是最低一级的机器人语言。它以机器人的运动描述为主，通常一条指令对应机器人的一个动作，表示从机器人的一个位姿运动到另一个位姿。动作级编程语言的优点是比较简单，编程容易。其缺点是功能有限，无法进行繁复的数学运算，不接受浮点数和字符串，子程序不含有自变量；不能接受复杂的传感器信息，只能接受传感器开关信息；与计算机的通信能力很差。典型的动作级编程语言为VAL语言，如AVL语言语句“MOVETO(destination)”的含义为机器人从当前位姿运动到目的位姿。动作级编程语言编程时分为关节级编程和末端执行器级编程两种。
VAL语言是在BASIC语言的基础上发展起来的，所以与BASIC语言的结构很相似。在V