机器学习语言

LISP

LISP 是世界上第二古老的编程语言（1958 年），比 Fortran（1957 年）年轻一岁。

人工智能一词是由发明 LISP 的约翰·麦卡锡创造的。

LISP 基于递归函数（自修改函数）理论，这非常适合机器学习程序，因为“自学习”是程序的重要组成部分。

R 语言

R 是一种用于图形和统计计算的编程语言。

R 由 R 统计计算基金会支持。

R 提供了广泛的统计和图形技术，用于：

• 线性建模
• 非线性建模
• 统计检验
• 时间序列分析
• 分类
• 聚类

Python

Python 是一种通用编程语言。它可以用于所有类型的编程和软件开发。

Python 通常用于服务器开发，例如为 Web 服务器构建 Web 应用程序。

Python 也通常用于数据科学。

使用 Python 的一个优势是它附带了一些非常合适的库

• NumPy（处理数组的库）
• SciPy（统计科学库）
• Matplotlib（图形绘制库）
• NLTK（自然语言工具包）
• TensorFlow（机器学习）

来源：Octoverse

C++

C++ 拥有“世界上最快的编程语言”的称号。

由于其速度，C++ 是编程计算机游戏的首选语言。

它提供更快的执行速度和更短的响应时间，这适用于搜索引擎和计算机游戏的开发。

Google 在人工智能和机器学习程序中使用 C++ 进行 SEO（搜索引擎优化）。

SHARK 是一个超快的 C++ 库，支持监督学习算法、线性回归、神经网络和聚类。

MLPACK 也是一个针对 C++ 的超快速机器学习库。

Java

Java 是另一种可用于所有类型软件开发的通用编程语言。

对于机器学习，Java 主要用于创建算法和神经网络。

SQL

SQL（结构化查询语言）是最流行的数据管理语言。

了解 SQL 数据库、表和查询有助于数据科学家处理数据。

SQL 非常方便用于在数据库中存储、操作和检索数据。