学习机器学习哪个更好:C++、Python 还是 R?
机器学习
ML 是对无需人类明确修改即可学习的计算机计算的研究。他们通过摄取和处理数据来实现这一点，这有助于他们识别示例和模式。
ML 广泛适用于医疗保健、营销、医疗服务、物流、人力资源、能源、安全、电子商务、制造、艺术与创意、金融、交通、汽车、政府和监控、保险以及数字媒体和娱乐。苹果、谷歌、微软、IBM 等大型企业巨头都在使用 ML。除了科技巨头之外，小型和中型新兴企业也依赖 ML。大多数科技公司都利用人工智能来利用客户体验来提升客户忠诚度。
了解哪种语言更适合学习机器学习 (C++、Python 或 R)
C++
C++ 是一种面向对象的编程语言。它于 20 世纪 80 年代作为一种系统语言 (用于构建系统设计) 推出，开发起来很复杂，但已证明其在关键任务执行方面非常出色。
C++ 有许多应用，主要是因为它是一种低级语言。这意味着它与机器的本地代码进行通信。(替代方案是一种抽象的高级语言，例如 Python，它更易于使用，但执行速度较慢)。由于是低级语言，C++ 的学习和适应性要求很高。但它在内存管理方面也非常出色。速度在这里至关重要。
对于 ML，C++ 用户可以在细粒度级别控制计算和管理内存资源。这就是为什么它非常适合 AI 等领域的原因，在这些领域，速度对于分解大型数据集至关重要。缺点是 C++ 不适合快速原型设计，并且它在数据专家和 AI 工程师中仍然排名第一。
由于 C++ 提供对执行的紧密控制，因此它在需要高响应能力的计算机技术和游戏等领域很受欢迎。这些是 AI 快速发展的额外领域。此外，C++ 有一些 ML 和 AI 库。
Python
它是一种轻量级、灵活、简单的编程语言，只要以强大的结构使用，就可以驱动复杂的规划和 Web 应用程序。它于 1991 年被创建为一种广泛使用的编程语言，开发人员一直认为它简单易学，其流行度超出了所有理性限制。它支持多种框架和库，使其具有灵活性。
Python 开发人员之所以如此流行，是因为它是 AI、数据分析和 Web 开发领域最受欢迎的语言。开发人员发现它编码简单且易于学习。所有人都喜欢 Python，因为它允许在编码时使用多种灵活性。由于其灵活性和开源性质，它拥有许多感知包和主要核心库，如 sklearn、seaborn 等。这些强大的库使编码成为一项简单的任务，并吸引机器学习更多。
Python 支持面向对象、命令式、函数式和过程式开发标准。Python 开发人员的两个非常流行的 AI 库是 TensorFlow 和 Scikit。它非常适合原型设计、情感分析、科学计算、自然语言处理和数据科学。
Python 已成为 AI 和 ML 开发的流行语言。凭借简单的语言结构、广泛的库系统和各种开发人员的本地库，Python 为新兴开发人员提供了一种更具反思性的方法。
该语言具有高度的适应性，其标准库包含从图像处理到标准语言处理的模块。
ML 是 Python 的流行应用。它已成为一些组织的常态，因为它允许他们快速构建解决方案而无需投资昂贵的框架。sci-kit-learn、TensorFlow 和 Keras 等库的可用性使得从头开始构建模型变得容易。
R
R 是一种流行的开源数据可视化驱动语言，它专注于可视化计算，在 AI 领域占据主导地位。R 开发和 R 开发中心团队正在管理它。它提供返回命令行和其他 IDE、简单易用以及各种工具来优化仪表板库和绘制更好的图表。
R 拥有良好的资源池，因为它具有有助于开发 ML 应用程序的重要功能。它在数据和可视化方面的应用非常广泛。有效的 ML 解决方案可以通过其强大的计算能力来实现。它基于语言设计，被数据科学家用于通过图表分析数据，通过大量组合，特别是在生物医学领域。
R 以执行决策树形成、回归、分类等 ML 系统而闻名。由于其功能性和统计性，它是一种动态、简单、有用的语言。它支持 Windows、Linux 和 Windows 10 等操作系统。
ML 是当今软件工程中最令人兴奋的领域。从零开始使用算法构建智能系统的能力可以改变制造业、医疗保健、金融和运输业等行业。
然而，它需要大量的编程知识和技能。找到既精通统计学又精通编程以构建相关模型的人并不难。
R 为完成此类工作提供了环境。它是免费的、广泛使用的，并且拥有一个不断发展的活跃社区。
结论
机器学习是对无需人类信息即可学习的计算机算法的研究。ML 拥有无数的应用和神经网络，从自然语言处理到计算机视觉和预测分析，而这只是冰山一角。低级语言(如 R、C++ 或 Java)速度更快，但学习起来更费劲。高级语言(如 JavaScript 和 Python)使用起来更简单，但执行速度更慢。Python 是机器学习和数据分析的重要语言。从速度到能力以及使用范围来看，它是初学者的最佳选择。
