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使用的语言是什么？
机器学习语言
Python
R
Julia
JavaScript
Scala
C/C++
Java

我经常被问到的一个问题是：机器学习最好的编程语言是什么？

我已经回答了这个问题很多次了，现在是时候在博客上进一步探讨这个问题了。
最终，用于机器学习的编程语言应该考虑到自己的需求和偏好。

使用的语言是什么？

最近的一项民意调查的题目是 “您在分析/数据挖掘/数据科学工作中使用了哪些编程/统计语言？“ 这些趋势与前一年几乎相同。

机器学习语言

您现在对 ML 及其实际应用有了基本的了解，但可能很难知道从哪里开始或如何开始。重要的第一步是至少了解机器学习中使用的一种主要编程语言。

在我们深入研究之前，让我们谈谈数据科学家的受欢迎程度。Stack Overflow 在 2018 年进行的开发者调查显示，Python 是最流行的编程语言，其次是 Java 和 Javascript。

Python

Python 具有无可争议的受欢迎程度。Python 的创造者 Guido Van Rossum 说：“我当然没有打算创建一种面向大众消费的语言。” 可以肯定地说，他做了相反的事情，因为 Python 将编码带到了回避它的人的最前沿——过度复杂的语法早已不复存在。

这个描述流行 Python 用例的图表是开发者调查的另一个产品。最初，Web 开发似乎是 Python 最流行的用途，约占 26%。然而，数据分析和机器学习的结合显示了惊人的 27%。那么为什么Python在机器学习领域如此受欢迎呢？

在深入研究之前，我们必须了解 AI 项目在技术堆栈和所需技能方面与传统软件项目不同。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 满足所有这些要求。

除了简单性和一致性之外，它还有一个很棒的社区，可以帮助构建各种 ML 框架和库。这些是预先编写的 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。

Python 为 ML 提供了一种其他语言无法提供的简单体验：您不必在这里重新发明轮子（WHL）。

Python 比其他编程语言更直观，因为它的语法非常简单，是团队实施的最佳选择。开发人员可以专注于手头的 ML 任务，例如复杂的算法或通用工作流，而不是语言的细节。

Python 还非常灵活且独立于平台，因为它受到 Linux、Windows 和 macOS 的支持，而无需 Python 解释器。这也使得在使用自己的 GPU 时训练更便宜、更简单。57% 的机器学习工程师报告使用 Python，其中 33% 的人更喜欢使用 Python 进行开发。

但是，对于任何事情，我们也必须考虑到 Python 的缺点：

几乎没有统计模型包
由于全局解释器锁 (GIL) 的存在，Python 中的线程非常有问题，而且多线程受 CPU 限制的应用程序比单线程应用程序运行得更慢。

R

R 是为高级统计和数据可视化而构建的。对于任何想要了解机器学习或统计中涉及的数学计算的人来说，这就是适合您的语言。

R 在数据分析和可视化方面胜过 Python。它允许快速原型设计和使用数据集来构建您的 ML 模型。例如，如果你想将大段的段落分解成单词或短语来寻找模式，R 会击败 Python。

R 还附带了一系列令人印象深刻的库和工具，可帮助您实现机器学习。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。R Studio 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

但 Julia 是一个真正的弱者：虽然不如 Python 和 R 流行，但它的设计与 Python、MATLAB 和 R 的功能以及 C++ 和 Java 的执行速度相匹配。现在有足够的理由记住它！Java 有两个巨大的优势：速度 + 专为并行性而设计。因为感觉像是一种脚本语言，所以切换起来也不难，所以 Python/R 开发者可以轻松上手。

在 AI 方面，Julia 最适合深度学习（在 Python 之后），非常适合快速执行基础数学和科学。Julia 专注于科学计算领域，非常适合它。由于这些计算能力，Julia 比 Python 和 R 具有可扩展性和更快的速度。

Julia 还可以调用 Python、C 和 Fortran 库，并带有交互式命令行和功能齐全的调试器。

然而，与 Python 相比，Julia 在面向对象的编程、可扩展性、社区和库的多样性方面有所欠缺。它仍处于起步阶段。大多数 ML 专家同时使用这两种方法：Julia 用于后端深度学习，它可以实现最佳性能，而 Python 用于前端。

JavaScript

当您想到 ML 时，JavaScript 肯定不是第一个想到的。尽管 JavaScript 主要用于 Web 开发，但它已通过 TensorFlow.js 进入机器学习领域。

TensorFlow.js 是 Google 创建的一个开源库，它使用 JavaScript 在浏览器中构建机器学习模型，或者在 Node.js、JavaScript 中构建机器学习模型。对于只熟悉 Web 开发的人来说，TensorFlow.js 是一个很好的 ML 入门。

TensorFlow.js 支持 WebGL，因此您的机器学习模型可以在 GPU 存在时运行；例如，如果用户在手机上打开网页，该模型可以利用感官数据。

Tensorflow.js 允许您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模型。让我们看看 TensorFlow.js 的优缺点

许多开发人员正在将 ML 从后端服务器带到前端应用程序。TensorFlow.js 现在允许开发人员以纯 HTML 格式创建和运行 ML 模型，而无需复杂的后端系统。这种简单性使您可以轻松地制作出色的项目。这里有一些例子：

自动图片处理：通过卷积神经网络生成艺术
使用 AI 的游戏
内容推荐引擎
学习本地网络/设备上的使用模式的活动监控
对象检测，例如识别照片中的许可证

Scala

Scala 比 Python 快得多，并将面向对象和函数式编程的优点带到了一种高级语言中。它最初是为 Java 虚拟机 (JVM) 构建的，并且非常容易与 Java 代码交互。开发人员可以轻松构建高性能系统，同时通过 Scala 使用静态类型来避免错误。

Scala 有几个用于线性代数、随机数生成、科学计算等的库。

Scala 在性能、学习曲线和易用性方面也是 Apache Spark 的绝佳选择（Apache Spark 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++ 和机器学习很难配对。从一开始，Python 似乎比 C/C++ 有很多优势：

Python更灵活，语法简单，更容易学
使用 Python 可以让您专注于 ML 的细微差别，而不是语
大量的库和包
您可以通过 Python 解释器通过命令行以交互方式处理数在 C/C++ 中为 ML 算法调试要困难得多

但是，使用 C/C++ 也有一些优点：

C/C++ 是最高效的语言之一——机器学习算法需要快速。
使用 C/C++ 可以让您控制从内存、CPU 等开始的单个资源
TensorFlow、caffe、vowpal、wabbit、libsvm等很多ML框架其实都是用C++实现的
你一定会在招聘人员和公司中脱颖而

作为最古老的编程语言之一，C 和 C++ 在机器学习方面是一个利基市场。C 可用于补充现有的机器学习项目，计算机硬件工程师更喜欢 C，因为它的速度和控制水平——您可以使用 C/C++ 从头开始实现算法。

通常，在以下情况下使用 C/C++：

速度极其重要
您的用例没有 Python 库
你想控制内存使用，因为你会推动你的系统限制

Java

Java 通常以企业开发和后端系统而闻名。但是，选择 Java 而不是 Python 或 R 有几个原因：

许多公司的基础设施、软件、应用程序等都是用 Java 构建的，这意味着集成和兼容性问题被最小化
很多流行的数据科学框架，如 Fink、Hadoop、Hive 和 Spark 都是用 Java 编写
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
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
使用 Java 构建的应用程序易于扩展
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 ML 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
生产代码库通常用 Java 编写

Java 还配备了各种用于 ML 的工具和库：

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