資料結構
網路
關係資料庫管理系統
作業系統
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C語言程式設計
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理學
化學
生物學
數學
英語
經濟學
心理學
社會學
時尚研究
法律研究學習機器學習：C++、Python還是R哪個更好？
機器學習
機器學習 (ML) 是研究無需人類明確程式設計即可學習的計算機演算法的領域。它們透過攝取和處理資料來實現這一點，這有助於它們識別模式和趨勢。
機器學習在醫療保健、營銷、醫療服務、物流、人力資源、能源、安全、電子商務、製造業、藝術與創意、金融、交通運輸、汽車、政府與監控、保險以及數字媒體和娛樂等領域具有廣泛的應用。蘋果、谷歌、微軟、IBM等大型科技巨頭在很大程度上都使用了機器學習。除了這些科技巨頭之外，小型和中型初創公司也依賴於機器學習。大多數科技公司利用機器學習來提升客戶體驗，從而提高客戶忠誠度。
瞭解學習機器學習的最佳語言（C++、Python或R）
C++
C++ 是一種面向物件的程式語言。它誕生於 20 世紀 80 年代，作為一種系統語言（用於構建系統設計），雖然學習起來比較複雜，但因其執行基本任務的效率而聞名。
C++ 擁有廣泛的應用，這主要是因為它是一種低階語言。這意味著它與機器的原生代碼非常接近。（另一種選擇是抽象的高階語言，如 Python，它更容易使用，但執行速度較慢）。作為一種低階語言，C++ 的學習曲線比較陡峭。但是，它也擅長記憶體管理。這裡的速度至關重要。
在機器學習方面，C++ 使用者可以以細粒度的方式控制演算法並管理記憶體資源。這就是為什麼它非常適合人工智慧等領域，在這些領域，速度對於分析大型資料集至關重要。權衡的是，C++ 不適合快速原型設計，並且它仍然是資料科學家和人工智慧工程師的首選語言之一。
由於 C++ 提供了對執行的精確控制，因此它在機器人技術和遊戲等需要高響應性的領域很受歡迎。這些也是人工智慧快速發展的領域。此外，C++ 還有一些機器學習和人工智慧庫。
Python
它是一種輕量級、靈活、簡單的程式語言，當在強大的框架中使用時，它可以驅動複雜的預處理和 Web 應用程式。它於 1991 年作為一種通用程式語言建立，並且開發人員一直讚賞它簡單易學，並且其受歡迎程度已突破天際。它支援許多框架和庫，使其非常靈活。
Python 開發人員很受歡迎，因為它是人工智慧、資料分析和 Web 開發領域最受歡迎的語言。開發人員發現它編碼速度快且易於學習。每個人都喜歡 Python，因為它在編碼時允許許多靈活性。由於其多功能性和開源特性，它擁有許多視覺化包和重要的核心庫，如 sklearn、seaborn 等。這些強大的庫使編碼變得簡單，並使機器能夠學習更多。
Python 支援面向物件、命令式、函式式和過程式開發正規化。Python 開發人員使用的兩個非常流行的人工智慧庫是 TensorFlow 和 Scikit。它非常適合原型設計、情感分析、科學計算、自然語言處理和資料科學。
Python 已成為人工智慧和機器學習開發中的一種流行語言。憑藉簡單的語言結構、廣泛的庫系統和眾多開發人員社群，Python 為初學者提供了更具反射性的方法。
該語言非常靈活，其標準庫包含從影像處理到自然語言處理的模組。
機器學習是 Python 的一個流行應用。它已成為許多組織的標準，因為它使他們能夠快速構建解決方案，而無需投資昂貴的系統。像 sci-kit-learn、TensorFlow 和 Keras 這樣的庫的可用性使得從頭開始構建模型變得容易。
R
R 是一種流行的開源資料視覺化驅動的語言，它專注於統計計算，並且在人工智慧領域佔據著重要的地位。R 核心團隊和 R 開發核心團隊在管理它。它提供對命令列和其他 IDE 的支援，易於使用，並提供各種工具來建立更好的儀表板庫和繪製更好的圖表。
R 擁有良好的資源庫，這得益於其支援建立機器學習應用程式的傑出功能。它在資料和統計方面的使用非常重要。憑藉其強大的計算能力，可以部署可行的機器學習解決方案。由於它基於語言設計，因此資料科學家使用它透過圖表分析資料，透過大型組合，尤其是在生物醫學領域。
R 以實現機器學習演算法而聞名，例如決策樹生成、迴歸、分類等。由於其函式特性和統計特性，它是一種動態的、基本的、實用的語言。它支援 Windows、Linux 和 macOS 等作業系統。
機器學習是目前軟體工程中最令人興奮的領域。能夠使用演算法從頭開始構建智慧系統可以改變製造業、醫療保健、金融和交通運輸等行業。
然而，它需要大量的程式設計知識和技能。很難找到既瞭解統計學又瞭解程式設計的人，以便構建相關的模型。
R 提供了一個環境來完成此類工作。它是免費的、廣泛使用的，並且擁有一個不斷發展、充滿活力的社群。
結論
機器學習是研究無需人類輸入即可學習的計算機演算法的領域。機器學習有著無數的應用，從自然語言處理到計算機視覺，再到預測分析等等，神經網路只是其中的一部分。低階語言（如 R、C++ 或 Java）提供更高的速度，但學習起來更困難。高階語言（如 JavaScript 和 Python）更容易使用，但執行速度較慢。Python 是機器學習和資料分析中必不可少的語言。對於速度和廣泛的使用範圍，它對於初學者來說是最佳選擇。
253 次檢視
