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机器学习用什么语言或者平台比较合适?
比如Scikit-learn、Pandas、Matplotlib、Keras等都是机器学习和人工智能领域使用最为广泛的软件库。入行门槛低。Python在解决问题方面也提供了更大的灵活性，这对于初学者和经验丰富的开发人员来说都很有用。
其次推荐Python。推荐用Python的Scipy和Sklearn工具包。这两个包囊括了目前所有基础的机器学习模型，比如线性回归、逻辑回归、支撑向量机、朴素贝叶斯等。并且可以在它们的主页上找到非常详细的教程。另外一种很流行的是R。
Java比Python更复杂，没有技术背景的起来并非易事。J***a更适合企业级系统开发方向，Python适合数据分析类方向，而且Python在自动化运维和自动化测试方向有很多贡献。尽管如此，J***a依旧是市场需求量最大的语言。
机器学习该怎么入门
监督学习和无监督学习 利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。正如人们通过已知病例学习诊断技术那样，计算机要通过学习才能具有识别各种事物和现象的能力。
找一本教材，结合教材和视频，将机器学习算法的公式推一遍，然后用Matlab或者python跑一跑数据，找点感觉。对于数学也要加强，特别在概率论方面。
初学者学习机器学习也是需要数学的，要开始学习机器学习，入门级你至少需要本科基础数学技能。你还需要了解基本统计知识，如：平均值，标准偏差，差异等等。
在机器学习科学计算领域,有哪些工具能让python和matlab一样好用...
调试更方便，Spyder在其他文件里面设置断点，竟然无法停下来，必须得在主程序里面设置一个断点，然后“Step into”，如果嵌套比较深的话，这种方法特别麻烦。 Pycharm就没有这个问题。
Numpy库 是Python开源的数值计算扩展工具，提供了Python对多维数组的支持，能够支持高级的维度数组与矩阵运算。此外，针对数组运算也提供了大量的数学函数库，Numpy是大部分Python科学计算的基础，具有很多功能。
Matplotlib可以配合ipython shell使用，提供不亚于Matlab的绘图体验，总之用过了都说好。
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