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。

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 Stack Overflow 2018 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。

Python

Python 是一种非常受欢迎的编程语言，它的创造者 Guido Van Rossum 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

R

R 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。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

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。

Scala

Scala 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 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++ 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。

Java

Java 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：