大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器学习编程问题的问题，于是小编就整理了2个相关介绍机器学习编程问题的解答，让我们一起看看吧。
机器学习编程语言到底发展如何了能让你编程白学吗？
传统编程都是解决规则化、确定性问题的，你编程一行一行地去实现规则和逻辑，推导出结果来；而机器学习处理的是概率化的、不确定性的问题，解决问题的时候，用到了大量的数学知识，而不是编程知识。
也就是说，一个没接触过机器学习的编程老手、高手，初转到机器学习领域来，也就是一个初学者，没有什么优势；高超的编程技能并不能帮助你理解随机梯度下降或者反向传播，也不能帮助你用MATLAB或者Oct***e设计出一个优秀的算法来，跟白学了也差不了多少。
当然，扎实的计算机科学基础知识（数据结构、算法、体系结构等等）肯定是非常有用而且必要的。
说回机器学习编程语言的现状。
目前来讲，机器学习领域，工业界使用的还是传统的那些编程语言，C++、Python、Java等等，只不过侧重有所不同。比如，机器学习框架TensorFlow核心是C++写的，但通过Python提供了最完善的API（现在也提供很多语言的API了）；以前不咋知名的语言比如R，因为擅长于数据处理，一下子成明星了。
所以从这个角度看，你以前学过的编程语言不会白学，用得上的。再说了，一个机器学习相关的软件项目，虽然核心是机器学习算法，但还需要大量的编程工作来做***的事儿，在机器学习专家的眼里可能是打杂，但是也不能把打杂的不当程序员啊。
至于，机器学习的专用语言，目前还停留在学术层面，工业界并没有见到什么实际的东西。
大数据方向学机器学习的人，选择哪门编程语言入门比较好？
Python语言目前广泛应用于大数据及机器学习领域，所以学习Python语言作为入门大数据及机器学习领域是个不错的选择。选择Python语言有以下几个优势：
第一，Python语言简单易学。Python语言学习起来比较简单，实验环境也比较好搭建，所以即使没有任何编程语言的基础，也完全能学得会。
第二，Python语言自身对大数据及机器学习的支持比较好。Python语言有丰富的库可以使用，比如Numpy、matplotlib等，这对做机器学习开发会非常方便。
第三，Python语言的生态比较健全。Python早期主要用于做Web开发，是一个可以落地的编程语言，所以使用Python做大数据或者机器学习的应用是可以直接落地的，这是一个明显的优势。
第四，Python的开发者数量巨大。使用者多是一个明显的优势，因为使用者多意味着成熟的解决方案就多，这会明显降低项目失败的风险。
对于做大数据方向的开发，最好把JAVA语言也学习一下，因为J***a语言对Hadoop平台的支持比较好，同时J***a语言又是Scala语言的基础，而Scala语言又是Spark平台（一个常见的大数据平台）的常用语言，所以学习J***a对大数据开发还是比较重要的（我在头条上写了关于学习J***a和Python的系列技术文章，想学习的朋友可以关注我的头条号并查看相关文章）。
我在早期做机器学习开发的时候，使用的就是J***a语言，后来改用Python做机器学习的算法实现，给我的感觉是Python语言确实非常方便。建议做机器学习方面的开发人员试一下，使用Python能节省不少时间。当然，Python也有缺点，就是速度会比较慢。
我的研究方向是大数据和人工智能，目前也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。
如果有相关问题，也可以咨询我。
谢谢！
Python
Python简洁、易读、可扩展、易维护，具有众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序，用途广泛。
用Python 进行深度学习：toutiao***/i6602869109136818702/
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到此，以上就是小编对于机器学习编程问题的问题就介绍到这了，希望介绍关于机器学习编程问题的2点解答对大家有用。
