机器学习的最佳编程语言：前 10 名

编程是机器学习的一个关键方面。 毕竟，机器学习应用程序和机器学习算法是使用编程语言编写和设计的。 然而，围绕“机器学习最好的编程语言是什么？”这个问题经常会引起很多困惑。

事不宜迟，让我们深入了解 ML 的十大编程语言列表！

1. Python

Python 在开发人员和编码社区中非常流行。 它是一种高度动态的开源语言，支持面向对象、命令式、函数式以及过程式开发范式。

Python 为 ML 提供了各种优秀的库和工具，包括 Scikit Learn、TensorFlow、ChatterBot 等等。

2. C++

作为最古老的编程语言之一，C++ 非常适合机器学习，这要归功于其 TensorFlow、LightGBM 和 Turi Create 等 ML 存储库。 速度和效率是 C++ 的两个关键方面。 因此，如果正确实施，C++ 可以帮助创建快速且编码良好的算法。

此外，C++ 允许您从头开始实现高级计算机视觉和 ML 系统。 它还带有许多其他低级功能，例如内存管理系统的选择。

3. JavaScript

JavaScript 是一种非常流行的网络脚本语言。 它有许多用于训练和部署 ML 模型的库，包括 TensorFlow.js、Brain.js、stdlib-js、machinelearn.js、math.js、face-api.js 和 R-js。

多亏了这些出色的 ML 库，JavaScript 现在已经在企业级和个人项目中找到了应用。

4. 爪哇

Java 是用于开发大数据生态系统和软件开发的最广泛使用的编程语言之一。 事实上，大公司（包括公共部门和私营部门）拥有庞大的 Java 代码库，它利用 JVM 作为主要计算环境。

然而，这还不是全部。 Java 还拥有大量 ML 库，例如 Weka、ADAMS、JavaML、Mahout、RapidMiner、Neuroph、JSTAT、DL4J 等等。

5. C＃

C# 是一种通用的、灵活的、开源的、面向对象的编程 (OOP) 语言，主要用于 Web 开发和网络。 它是一种通用语言，因为它允许开发人员构建各种应用程序，如 Web 应用程序、移动应用程序、控制台，甚至后端框架。

至于机器学习，C# 有一个专用的 .NET Core 机器学习平台——ML.NET。 ML.NET 是一个跨平台的开源 ML 框架，允许 .NET 开发人员在 ML 应用程序上工作。 除此之外，它还有 Accord.NET 和 ML-Agents。

6. 朱莉娅

Julia 是 ML 开发人员的完美搭档，他们一直在寻找允许他们将 ML 算法编写为代码的语言。 它的创建是为了满足对机器学习应用必不可少的高性能数值模型分析的需求，因此非常适合机器学习。

Julia Computing坚持认为 Julia 对 TensorFlow 和 MXNet 等 ML 框架具有一流的支持，这使得对现有工作流程的适应更加易于管理。 虽然 Julia 的数学语法允许您像在纸上一样表达算法，但 Flux 将代码转换为具有自动微分、GPU 加速和通过 JuliaDB 支持大型数据集的可训练模型。

7. 贝壳

就像 Python 一样，Shell 具有简单而整洁的语法。 因此，对于那些希望探索 ML 应用程序开发基础知识的人来说，它是一个适合初学者的选择。 Shell 另一个很棒的方面是它的速度——通过图形界面需要十多分钟才能完成的事情，Shell 可以在一分钟内完成！

它有一些非常高评价的机器学习库，包括 MI-Notebook、DI-Machine 和 Docker-predictionio。

8. R

R 是一种动态的、基于数组的、多范式的语言。 它支持面向对象、命令式、函数式、过程式和反射式编程范式。 R 在数据科学家和开发人员中广受欢迎的原因在于它的统计和数据可视化能力。

R 支持 Linux、OS X 和 Windows 操作系统。 另外，它带有 GNU 包（非常适合 ML 应用程序）。 除了使用 R 创建 ML 算法外，您还可以使用 R studio 设计统计可视化。 ML_for_Hackers、R 中的机器学习和 Benchm-ml 是 R 中一些出色的 ML 存储库。

9.打字稿

就像 C++ 和 Java 一样，TypeScript 是一种强类型、编译的 OOP 语言。 微软于 2012 年将其开发为 JavaScript 的类型化超集，编译为 JavaScript。 根据GitHub 的 Octoverse 报告，TypeScript 是增长最快的语言之一。

TypeScript 正通过 Kalimdor 用于 ML 应用程序，Kalimdor 是一个用 TypeScript 编写的基于浏览器的机器学习库。 Kalimdor 可以直接在浏览器上运行（如 Python 的 Scikit-Learn）。 Guess.js 和 machinelearn.js 是 TypeScript 的前两个 ML 存储库。

10. 斯卡拉

Scala是一种类型安全的 JVM 语言，它结合了面向对象和函数式编程语言的各个方面。 这种组合使 Scala 成为一种高度简洁和符合逻辑的编程语言。 由于 Scala 在运行时使用 JVM，它的执行速度比 Python 快得多。 因此，它在数据科学和机器学习社区中变得越来越流行。

Scala 中前两个 ML 库是 Aerosolve 和BIDMach 。

虽然这些是 ML 的十大流行编程语言，但您必须选择最适合您当前情况的语言。 例如，如果您是初学者，Python 将是一个明确的选择，因为它语法简单，学习曲线容易。 但是，如果您在开发领域有一些经验，您可以尝试使用这些语言——选择最适合您的开发需求的语言。 最后，请记住，每种方法在机器学习方面都有其独特的优势——所以，明智地使用它们！

如果您有兴趣成为机器学习者并学习训练聊天机器人、如何训练代理玩井字游戏等等，请查看我们的机器学习和人工智能 PG 文凭。