【异周话题 第1期】机器学习最流行的语言是哪门?(已结束)

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从本周开始,异步社区【每周二】将开启一个新的栏目【异周话题】,每周上线一个热点话题,与大家共同讨论,每位参与讨论的同学均有福利。每次小编将挑选讨论精彩的同学,每人赠送1本畅销好书!

【异周话题 第1期】机器学习最流行的语言是哪门?

话题背景

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

人工智能的火热使市场上对机器学习人才的需求不断提高,机器学习作为人工智能的一个分支,很多从事软件开发的程序员纷纷转行投向机器学习领域。那么问题来了,应该掌握哪门编程语言,才能获得机器学习或数据科学的工作机会呢?

话题内容

1.能否简单描述机器学习的理解?

2.你对机器学习发展的未来如何看待?

3.对于机器学习,你会首选哪门语言?为什么?有什么优缺点?

欢迎各位小伙伴参与讨论,并在本文底部留下您的精彩评论!

话题时间

2017年9月12-2017年9月17日

话题奖励

活动结束后,我们将选取 3 位讨论精彩的同学,各送技术图书《Machine Learning in Python: Essential Techniques for Predictive Analysis》英文原版图书一本。

《Machine Learning in Python: Essential Techniques for Predictive Analysis》英文原版图书

图书作者:[美] Michael Bowles

作者简介:Michael Bowles 在硅谷黑客道场教授机器学习,提供机器学习项目咨询,同时参与了多家创业公司,涉及的领域包括生物信息学、金融高频交易等。他在麻省理工学院获得助理教授教职后,创建并运营了两家硅谷创业公司,这两家公司都已成功上市。他在黑客道场的课程往往听者云集并且好评颇多。

图书简介:本书通过集中介绍两类可以进行有效预测的机器学习算法,展示了如何使用Python 编程语言完成机器学习任务,从而降低机器学习难度,使机器学习能够被更广泛的人群掌握。

作者利用多年的机器学习经验带领读者设计、构建并实现自己的机器学习方案。本书尽可能地用简单的术语来介绍算法,避免复杂的数学推导,同时提供了示例代码帮助读者迅速上手。读者会很快深入了解模型构建背后的原理,不论简单问题还是复杂问题,读者都可以学会如何找到问题的最佳解决算法。书中详细的示例,给出了具体的可修改的代码,展示了机器学习机理,涵盖了线性回归和集成方法,帮助理解使用机器学习方法的基本流程。 本书为不具备数学或统计背景的读者量身打造,详细介绍了如何:

● 针对任务选择合适算法;
● 对不同目的应用训练好的模型;
● 学习数据处理机制,准备数据;
● 评估模型性能以保证应用效果;
● 掌握Python 机器学习核心算法包;
● 使用示例代码设计和构建你自己的模型;
● 构建实用的多功能预测模型。


《Python机器学习——预测分析核心算法》中文版


【异周话题 第1期】获奖名单

图像说明文字

恭喜以上 3 位获奖的同学,请3位同学私信小编,并提供收件人姓名收件地址邮编联系电话,小编会尽快将《Machine Learning in Python: Essential Techniques for Predictive Analysis》寄到三位同学手中!

4 推荐
  • ichimarusakrua 今年 09-19 10:14

    python当之无愧啊。

    以后的编程趋势应该也是趋向于脚本化语言的方向。

    0
  • yuexin 今年 09-17 10:24

    python应该是机器学习中目前最火的语言了吧,但是感觉像c++之类的语言也会逐渐赶上来,因为慢慢有opencv之类的库进行支持。不过对于初学者还是学python比较好。python的数学方面的支持还是很好的。

    1.能否简单描述机器学习的理解?

    感觉机器学习、人工智能等都是通过一定的算法,利用大量的数据进行计算从而得到一定的模式,并且利用这种计算出的模式对同类问题进行解答的一种能力吧。

    2.你对机器学习发展的未来如何看待?

    对机器学习的未来还是比较看好的。机器相对人类来说拥有很快的计算能力和超大的存储能力,这两点是人类不能比拟的。对于重复性和较为简单的东西是完全可以交给机器去完成的。现阶段的人工智能、机器学习应该还处于初级阶段,应用的领域在无人车、无人机、人脸语音图像等这些都只是开始,在未来要结合社会和时代的需要,把它的价值挖掘出来,即时是目前已有的领域中也可以更深入的挖掘。

    3.对于机器学习,你会首选哪门语言?为什么?有什么优缺点?

    对于机器选择语言肯定是首选python,python中对数学运算以及现有的机器学习的支持和在网上的学习资料还是很多的。而且python语言上手还是很容易的。如果是为了学习机器学习和人工智能的话还是python比较合适。但是在工程应用上可能还是c++和java比较有优势,但这两个语言对数学计算和人工智能的支持并没python有优势。所以再工程中可能会用到多个语言共同使用的情况。

    写的不好请大家指正,谢谢。

    0
  • cnspary 今年 09-15 17:48

    1、个人觉得机器学习就是利用机器超强的运算能力在大数据时代来发现人类无法发现的隐藏在数据背后的规律,所谓的各种模型算法,发现数据背后的规律的方式,可以说是殊途同归。

    2、机器学习应该是IT届理论研究和工程实践结合的最为紧密的一门学科了,因为其的利用范围实在是太宽泛了,并且在很多领域改变了人类长期以来的对问题的思考方式,解决方式。目前觉得机器学习整个行业还在做更多的基础铺垫,现在可能在某些特定的领域机器学习已经发挥了很大的作用,但是未来机器学习应该更多的作为IT行业的基础设施,为各行各业的人提供支持。

    3、我主要使用的语言是:matlab和python。matlab在工程初期可以快速完成模型的推导和验证。python作为解释型语言,虽然不已运行效率著称,但是在目前云服务逐渐成熟的情况下,编程语言的运行效率的重要性已经远远降低了,主流的机器学习框架都支持python,也可以看出python在机器学习方向上的确是很好的一种实现语言。matlab和python搭配使用可以使得项目的开发周期缩短,技术早一点落地,优化调参模型更改工作才可以更快的进行,而这个其实才是真正的开始。


    PS 选我选我

    1
  • guwei4037 今年 09-14 23:26

    1、机器学习是各种智能算法的实现,是实现人工智能的核心基础。目前主要有两个方向,一类是统计机器学习,一类是神经网络深度学习。也就是说机器学习偏数学、统计,而神经网络模拟生物智能。两者殊途同归,都是为了实现人工智能。

    2、机器学习作为人工智能技术(信息技术的终极应用就是人工智能)的核心,我个人非常看好机器学习技术未来的应用前景。因此IT领域的从业者及早的学习和熟悉机器学习技术,在未来5-10年就能够掌握主动权。

    3、比较适合进行机器学习应用的语言主要是:python和c++。python拥有极简式的语法和丰富的机器学习库及其工具,能够非常方便的进行机器学习的应用。但python是解释型语言,运行效率低,一般只用来做研究或者是产品原型,要进入商用阶段,最好使用c++。

    0
  • 王大石 今年 09-14 19:26

    1.机器学习是什么?

    模拟神经网络,让机器具有人一样的思维能力

    2.未来机器学习方向?

    人工智能,人的一切行为,机器人都可以做

    但是到了人工智能的程度,可能发展成一种悖论状态,就像卡辛斯基提出的警告一样,人培养出了替代人类的机器人,那么人类存在的价值是什么?

    3.语言选择?

    python +R ,lisp更像是一种理论,当然它是最牛逼的,我打算往这方面发展!

    说的很浅显,望大家指正

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