机器学习编程语言
cysgjj时间2024-08-26 14:09:24分类编程语言浏览16
机器学习的入门语言该如何选择？
这是一个很多同学都比较关心的问题，我目前就在给研一的同学上机器学习（深度学习）这门课程，同时也在使用机器学习做一些课题项目，我来说说个人建议。
首先，从入门机器学习的角度来说，Python语言对于初学者是相对比较友好的，所以我通常都会建议初学者先学习Python，然后再***用Python来完成一些经典的机器学习算法实现，比如knn、决策树、朴素贝叶斯等，这个过程的难度并不大，也会让初学者建立起学习信心。
对于本科生同学来说，在选择编程语言的时候，也应该结合本专业的具体科研场景。
除了Python语言之外，Java、C++和R这几门编程语言在机器学习领域也有很多应用，包括JavaScript也可以完成机器学习的算法实现和验证等环节。
对于来自统计学专业的同学来说，往往***用R语言是比较适合的，毕竟R语言在统计学领域有更多的应用，而数学大类专业的同学通常更喜欢***用C++语言。
我一直强调一件事，那就是学习人工智能相关知识一定不能脱离实践场景，不同的实践场景往往需要***用不同的编程语言。
以我的课题组为例，纵向课题往往会***用Python语言多一些，毕竟纵向课题会更关注理论知识体系上的突破，而横向课题则使用J***a和C++多一些，因为横向课题更注重落地应用的性能和稳定性。
目前机器学习跟行业场景相结合的空间非常大，很多非计算机专业的同学也在基于机器学习来完成一些课题创新，而对于这部分同学来说，应该尽量选择跟本组的leader***用相同的编程语言，这能让自己节省不少时间，也会少走一些弯路。
我目前联合一些国内外知名大学的导师和互联网大厂的企业导师，共同搭建了一个技术论坛，在持续开展技术交流和科研实践等活动，其中就包括机器学习、深度学习方向，感兴趣的同学可以联系我申请参与，相信一定会有所收获。
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