時間序列 - 程式語言

要處理或開發機器學習問題，使用者必須具備任何程式語言的基本理解。以下是任何想要從事機器學習工作的人員的首選程式語言列表：

Python

這是一種高階解釋型程式語言，速度快，易於編碼。Python 可以遵循過程式或面向物件的程式設計正規化。各種庫的存在使得複雜過程的實現更加簡單。在本教程中，我們將使用 Python 進行編碼，並在後續章節中討論對時間序列建模有用的相應庫。

R

與 Python 類似，R 是一種解釋型多正規化語言，支援統計計算和圖形。各種包使在 R 中實現機器學習建模變得更容易。

Java

這是一種解釋型面向物件程式語言，因其廣泛的包可用性和複雜的資料視覺化技術而聞名。

C/C++

這些是編譯型語言，也是兩種最古老的程式語言。由於它們允許您輕鬆自定義 ML 演算法的實現，因此通常首選將 ML 功能整合到現有應用程式中。

MATLAB

MATrix LABoratory 是一種多正規化語言，提供處理矩陣的功能。它允許對複雜問題進行數學運算。它主要用於數值運算，但一些包也允許圖形化多域模擬和基於模型的設計。

其他首選用於機器學習問題的程式語言包括 JavaScript、LISP、Prolog、SQL、Scala、Julia、SAS 等。