我是机器学习领域的新手,我计划使用python作为编程语言来实现算法和Java用于系统架构 .
据我所知,机器学习更多的是建模特定于域的数据,可视化数据,并选择适当的模型和参数 . 实现模型/算法是最后也是相对简单的步骤 .
Matlab似乎拥有机器学习的一切,但它太昂贵,需要学习一门新语言 .
除了编程语言之外,我还需要哪些工具来进行企业项目的机器学习?数据建模,可视化等等
经过几年的反复试验,我建议你直接使用python,可能还有scikit-learn或tensorflow(如果你想去硬核:) .
我过去也尝试过R,虽然它是一种非常有效的语言但它有一些限制:默认情况下它是单线程的,虽然有解决方案,但它们并不像python那样干净 .
此外,python似乎是机器学习的语言,它易于学习和快速(当然,取决于解释器实现),还有huuuuuuge支持它,许多教程,文档,更重要的是,库是积极发展和支持 .
最后,我建议你考虑将spyder作为数据科学的一个好IDE,我也尝试过Rodeo,但它看起来并不像Spyder那样成熟稳定 .
希望这可以帮助 .
1 回答
经过几年的反复试验,我建议你直接使用python,可能还有scikit-learn或tensorflow(如果你想去硬核:) .
我过去也尝试过R,虽然它是一种非常有效的语言但它有一些限制:默认情况下它是单线程的,虽然有解决方案,但它们并不像python那样干净 .
此外,python似乎是机器学习的语言,它易于学习和快速(当然,取决于解释器实现),还有huuuuuuge支持它,许多教程,文档,更重要的是,库是积极发展和支持 .
最后,我建议你考虑将spyder作为数据科学的一个好IDE,我也尝试过Rodeo,但它看起来并不像Spyder那样成熟稳定 .
希望这可以帮助 .