下面，我們來(lái)看看四大主流機(jī)器學(xué)習(xí)語(yǔ)言--R語(yǔ)言、Java 、C/C++ 和 Python，希望能解答你心中的疑惑。

　　R 是一個(gè)專門(mén)設(shè)計(jì)來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算的語(yǔ)言工具。在大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘、可視化和報(bào)告的應(yīng)用場(chǎng)景中，它處于領(lǐng)先地位。通過(guò) CRAN 資源庫(kù)，你能輕易獲得海量工具包，能應(yīng)用于幾乎所有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法、數(shù)據(jù)測(cè)試和分析過(guò)程。R 語(yǔ)言用于表達(dá)關(guān)系、轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)以及進(jìn)行并行操作的語(yǔ)法十分優(yōu)雅，但略顯深?yuàn)W。

　　消息，KDNuggets 最近的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，在分析、挖據(jù)和其他數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)中，R 是最受歡迎、最常用的語(yǔ)言。但近年來(lái) Python 逐漸搶走更多用戶。

　　入門(mén)必讀 機(jī)器學(xué)習(xí)六大開(kāi)發(fā)語(yǔ)言

　　Java 是大多數(shù)軟件工程師的選擇。這是由于在面向?qū)ο蟮木幊讨?，它干凈、一致的?zhí)行方式；以及使用 JVMs 的平臺(tái)獨(dú)立性。它犧牲了簡(jiǎn)潔和靈活性，以使代碼更清楚明白，并提高可靠性。這使它廣泛應(yīng)用于重要級(jí)別較高的企業(yè)軟件系統(tǒng)中。為了維持相同水平的可靠性，并避免編寫(xiě)出亂七八糟的界面。

　　在分析和設(shè)計(jì)原型上，java 有許多很有用的工具和庫(kù)（比如 Weka）。除此之外，在開(kāi)發(fā)大規(guī)模分布式學(xué)習(xí)系統(tǒng)上，Java 有很多一流的選擇：比如 Spark+MLlib, Mahout, H2O 和 Deeplearning4j。但開(kāi)發(fā)效率過(guò)慢，這也成為Java讓不少企業(yè)又愛(ài)又恨的原因。

　　C/C++ 是編寫(xiě)底層軟件的理想語(yǔ)言，比如操作系統(tǒng)的某部分或網(wǎng)絡(luò)草案。計(jì)算速度和內(nèi)存效率在這些應(yīng)用場(chǎng)景中十分關(guān)鍵。出于同樣的原因，它們也是執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)底層步驟的通用選項(xiàng)。但是，由于缺乏對(duì)數(shù)據(jù)處理的慣用抽象化，而且內(nèi)存管理加重了寫(xiě)代碼的負(fù)擔(dān)，使它們對(duì)初學(xué)者十分不友好。開(kāi)發(fā)完整的端到端系統(tǒng)中使用 C/C++ 也是一項(xiàng)負(fù)擔(dān)。

　　在嵌入式系統(tǒng)的例子中，比如智能設(shè)備、汽車和傳感器，使用 C 或者 C++ 語(yǔ)言可能是必需的。若現(xiàn)有平臺(tái)基礎(chǔ)或特定應(yīng)用已使用了 C/C++，使用它們會(huì)更方便。另外，基于 C/C++ 的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)也有不少，比如 LibSVM, Shark 和 mlpack。

　　雖然 Python 是一門(mén)通用型的編程、編寫(xiě)腳本的語(yǔ)言，但它逐漸在數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師之間流行起來(lái)。與  R 和 MATLAB 不同的是，數(shù)據(jù)處理和科學(xué)計(jì)算的慣用語(yǔ)法并沒(méi)有內(nèi)置于 Python 語(yǔ)言中，但 NumPy、SciPy 和 Pandas 這些庫(kù)把 Python 這方面的的功能性提到了與 R 和 MATLAB 同等的水平。還有人認(rèn)為這使 Python 的語(yǔ)法更易用。

　　有海量開(kāi)源框架支持 Python：比如 Scikit-learn、Theano、TensorFlow。這些專業(yè)機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)使開(kāi)發(fā)者訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型更便捷，有的還能很好地支持分布式計(jì)算。通常，這些資料庫(kù)中關(guān)乎性能表現(xiàn)的代碼，大多數(shù)仍然用 C 或 C++ 編寫(xiě)，有的甚至用 Fortran；Python 的角色主要是作為 wrappers 或者 API。

　　Python 生態(tài)系統(tǒng)最大的優(yōu)勢(shì)在于：用它組合出一個(gè)復(fù)雜的端到端產(chǎn)品或服務(wù)比較容易，比如說(shuō)使用 Django 或 Flask 的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，還有使用 PyQt的桌面應(yīng)用，甚至是使用 ROS 的自主機(jī)器人代理。

　　值得一提的是，包括 MIT、加州大學(xué)伯克利分校在內(nèi)的美國(guó)頂級(jí)學(xué)府，已經(jīng)把 Python 作為計(jì)算機(jī)新生的必修語(yǔ)言?？梢灶A(yù)期，將來(lái)會(huì)有更多的 IT 頂級(jí)名校轉(zhuǎn)向 Python，與之相對(duì)的它在工業(yè)界的不斷普及。

　　總而言之，在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，Python 是一個(gè)全能多面手，許多人認(rèn)為它是未來(lái)的大趨勢(shì)。

　　Python的崛起也奠定了未來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的主要地位，在人工智能時(shí)代，Python必然會(huì)成為最常用的主流語(yǔ)言，奇酷教育原創(chuàng)開(kāi)發(fā)的Python培訓(xùn)課程noah-r.com不僅涵蓋Web前后端開(kāi)發(fā)和網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)，還包括獨(dú)有的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)，前端、服務(wù)端一網(wǎng)打盡?？蓮氖路?wù)器運(yùn)維、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)、大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能研究等多種熱門(mén)職業(yè)，學(xué)員百分百高薪就業(yè)!